2025年大學(xué)大一（人工智能技術(shù)應(yīng)用）深度學(xué)習(xí)框架應(yīng)用試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案的序號(hào)填在括號(hào)內(nèi)。(總共10題，每題3分，每題給出的選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)符合題目要求)1.以下哪個(gè)深度學(xué)習(xí)框架在圖像識(shí)別領(lǐng)域應(yīng)用廣泛？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是2.深度學(xué)習(xí)框架中的計(jì)算圖主要用于（）A.可視化模型結(jié)構(gòu)B.加速模型訓(xùn)練C.記錄模型計(jì)算過(guò)程D.存儲(chǔ)模型參數(shù)3.在TensorFlow中，用于構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的核心類是（）A.TensorB.SessionC.ModelD.Layer4.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中收斂速度較快？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam5.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行（）A.歸一化B.標(biāo)準(zhǔn)化C.增強(qiáng)D.以上都是6.在PyTorch中，定義神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的常用方式是（）A.使用Sequential類B.繼承nn.Module類C.使用函數(shù)式APID.以上都不對(duì)7.以下哪個(gè)指標(biāo)可用于評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型的分類性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是8.深度學(xué)習(xí)框架中的分布式訓(xùn)練主要用于（）A.提高模型訓(xùn)練速度B.增加模型的泛化能力C.減少模型參數(shù)數(shù)量D.優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)9.在Keras中，用于編譯模型的方法是（）A.build()B.compile()C.fit()D.evaluate()10.以下哪種深度學(xué)習(xí)模型常用于自然語(yǔ)言處理中的文本生成任務(wù)？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型第II卷（非選擇題共70分）11.（10分）簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)框架的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)。12.（15分）請(qǐng)?jiān)敿?xì)說(shuō)明在TensorFlow中構(gòu)建一個(gè)簡(jiǎn)單的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的步驟。13.（15分）在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，超參數(shù)調(diào)整的重要性是什么？請(qǐng)列舉一些常見(jiàn)的超參數(shù)并說(shuō)明其作用。14.（材料題15分）材料：在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行模型訓(xùn)練。數(shù)據(jù)集包含10個(gè)類別，共1000張圖像，其中訓(xùn)練集800張，驗(yàn)證集100張，測(cè)試集100張。經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練和調(diào)整超參數(shù)后，得到了以下模型評(píng)估結(jié)果：訓(xùn)練集準(zhǔn)確率為95%，驗(yàn)證集準(zhǔn)確率為85%，測(cè)試集準(zhǔn)確率為80%。問(wèn)題：請(qǐng)分析該模型的性能表現(xiàn)，并提出可能的改進(jìn)措施。15.（材料題15分）材料：某公司使用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行客戶信用評(píng)估。收集了大量客戶的歷史數(shù)據(jù)，包括年齡、收入、信用記錄等特征。通過(guò)深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練，得到了一個(gè)能夠預(yù)測(cè)客戶信用風(fēng)險(xiǎn)的模型。在實(shí)際應(yīng)用中，發(fā)現(xiàn)模型對(duì)某些高風(fēng)險(xiǎn)客戶的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率較低。問(wèn)題：請(qǐng)分析可能導(dǎo)致模型對(duì)高風(fēng)險(xiǎn)客戶預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率低的原因，并提出相應(yīng)的解決方法。答案：1.D2.C3.D4.D5.D6.B7.D8.A9.B10.B11.深度學(xué)習(xí)框架的主要特點(diǎn)和優(yōu)勢(shì)包括：高效的計(jì)算能力，能加速模型訓(xùn)練；豐富的模型庫(kù)和工具，便于快速搭建模型；支持分布式訓(xùn)練，可提高訓(xùn)練速度；具有自動(dòng)求導(dǎo)等功能，方便優(yōu)化模型；易于擴(kuò)展和定制，能適應(yīng)不同應(yīng)用場(chǎng)景。12.步驟如下：首先導(dǎo)入TensorFlow庫(kù)；定義輸入層，指定輸入數(shù)據(jù)的形狀等；通過(guò)Dense層逐步構(gòu)建全連接層，設(shè)置神經(jīng)元數(shù)量等參數(shù)；定義輸出層，根據(jù)任務(wù)確定輸出形狀；使用Sequential類將各層組合起來(lái)；編譯模型，指定優(yōu)化器、損失函數(shù)和評(píng)估指標(biāo)；準(zhǔn)備訓(xùn)練數(shù)據(jù)并進(jìn)行模型訓(xùn)練。13.超參數(shù)調(diào)整很重要，因?yàn)樗茱@著影響模型性能。常見(jiàn)超參數(shù)如學(xué)習(xí)率，影響模型收斂速度和精度；批量大小，影響訓(xùn)練效率和穩(wěn)定性；隱藏層神經(jīng)元數(shù)量，決定模型復(fù)雜度；迭代次數(shù)，控制模型訓(xùn)練程度。通過(guò)合理調(diào)整超參數(shù)，可找到最優(yōu)模型。14.該模型在訓(xùn)練集上準(zhǔn)確率較高，說(shuō)明模型對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)擬合較好。但驗(yàn)證集和測(cè)試集準(zhǔn)確率低于訓(xùn)練集，存在過(guò)擬合問(wèn)題。改進(jìn)措施：可增加數(shù)據(jù)增強(qiáng)，擴(kuò)充訓(xùn)練數(shù)據(jù)；適當(dāng)減少模型復(fù)雜度，如減少卷積層或神經(jīng)元數(shù)量；采用正則化方法，如L1或L2正則化；調(diào)整超參數(shù)，如降低學(xué)習(xí)率。15.可能原因：數(shù)據(jù)不平衡，高風(fēng)險(xiǎn)客戶數(shù)據(jù)量少；特征選擇不當(dāng)，未