2025年大學(xué)大三（人工智能）深度學(xué)習(xí)算法試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿(mǎn)分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本卷共6小題，每小題5分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下哪種深度學(xué)習(xí)算法常用于圖像分類(lèi)任務(wù)？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）2.在反向傳播算法中，計(jì)算梯度的目的是（）A.評(píng)估模型的性能B.更新模型的參數(shù)C.生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)3.下列關(guān)于激活函數(shù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.Sigmoid函數(shù)的輸出值范圍在(0,1)之間B.ReLU函數(shù)在某些情況下會(huì)導(dǎo)致梯度消失C.Tanh函數(shù)是一種非線(xiàn)性激活函數(shù)D.Softmax函數(shù)常用于多分類(lèi)問(wèn)題的輸出層4.對(duì)于一個(gè)具有n個(gè)輸入神經(jīng)元、m個(gè)隱藏神經(jīng)元和k個(gè)輸出神經(jīng)元的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱藏層到輸出層的權(quán)重矩陣維度是（）A.n×mB.m×kC.n×kD.k×m5.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率？（）A.AdagradB.SGDC.AdamD.RMSProp6.在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速模型收斂B.減少模型參數(shù)C.提高模型的泛化能力D.以上都是第II卷（非選擇題共70分）答題要求：本卷包括簡(jiǎn)答題、論述題和算法設(shè)計(jì)題，請(qǐng)根據(jù)題目要求作答，解答應(yīng)寫(xiě)出必要的文字說(shuō)明、證明過(guò)程或演算步驟。7.（10分）簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的主要組成部分及其作用。8.（15分）請(qǐng)解釋什么是梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題，并說(shuō)明它們?cè)谏疃葘W(xué)習(xí)中的影響以及如何緩解這些問(wèn)題。9.（15分）論述深度學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)及其適用場(chǎng)景。10.（20分）材料：在一個(gè)圖像識(shí)別任務(wù)中，需要識(shí)別貓和狗的圖片。假設(shè)已經(jīng)構(gòu)建了一個(gè)簡(jiǎn)單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，包含卷積層、池化層和全連接層。問(wèn)題：請(qǐng)描述如何使用該模型進(jìn)行貓和狗圖片的訓(xùn)練，并說(shuō)明在訓(xùn)練過(guò)程中可能會(huì)遇到的問(wèn)題及解決方法。11.（20分）材料：給定一個(gè)數(shù)據(jù)集，其中包含若干個(gè)樣本，每個(gè)樣本有多個(gè)特征。目標(biāo)是訓(xùn)練一個(gè)模型來(lái)預(yù)測(cè)樣本的類(lèi)別。問(wèn)題：設(shè)計(jì)一個(gè)基于深度學(xué)習(xí)的算法來(lái)解決這個(gè)分類(lèi)問(wèn)題，描述算法的主要步驟和關(guān)鍵技術(shù)點(diǎn)。答案：1.B2.B3.B4.B5.C6.D7.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)主要由卷積層、池化層和全連接層組成。卷積層通過(guò)卷積核提取圖像的特征；池化層用于下采樣，減少數(shù)據(jù)維度，同時(shí)保留主要特征；全連接層將提取的特征進(jìn)行分類(lèi)或回歸等操作，輸出最終結(jié)果。8.梯度消失是指在反向傳播過(guò)程中，梯度逐漸變小，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)；梯度爆炸則是梯度變得非常大。影響是模型無(wú)法收斂或訓(xùn)練不穩(wěn)定。緩解方法包括使用合適的激活函數(shù)（如ReLU）、梯度裁剪、調(diào)整學(xué)習(xí)率策略（如Adagrad、Adam等優(yōu)化器）。9.常用損失函數(shù)有：均方誤差損失函數(shù)，適用于回歸問(wèn)題；交叉熵?fù)p失函數(shù)，常用于分類(lèi)問(wèn)題，尤其是多分類(lèi)。均方誤差衡量預(yù)測(cè)值與真實(shí)值的平方差；交叉熵反映了預(yù)測(cè)分布與真實(shí)分布之間的差異，能使模型更關(guān)注正確的分類(lèi)。10.訓(xùn)練過(guò)程：將貓和狗的圖片數(shù)據(jù)預(yù)處理后輸入模型，前向傳播得到預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算損失函數(shù)值，通過(guò)反向傳播計(jì)算梯度，使用優(yōu)化器更新模型參數(shù)?？赡苡龅降膯?wèn)題及解決方法：過(guò)擬合，可采用正則化、增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)等；梯度消失或爆炸，使用合適的優(yōu)化器和激活函數(shù)；數(shù)據(jù)不平衡，采用欠采樣、過(guò)采樣或調(diào)整損失函數(shù)權(quán)重等。11.算法步驟：對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)處理，包括歸一化等。構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型，如多層感知機(jī)或卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。將數(shù)據(jù)輸入模型進(jìn)行前向傳播得到預(yù)測(cè)結(jié)果，計(jì)算損失函數(shù)。