2025年大學計算機科學與技術（深度學習）試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共40分）（總共8題，每題5分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.深度學習中，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)常用于圖像分類任務？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）C.長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）D.生成對抗網(wǎng)絡（GAN）2.在深度學習模型訓練中，以下哪種優(yōu)化器通常收斂速度較快且能有效避免梯度消失問題？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.AdagradC.AdadeltaD.Adam3.對于一個具有多個隱藏層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡，其輸出層的激活函數(shù)通常選擇（）A.sigmoid函數(shù)B.tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.softmax函數(shù)4.以下關于卷積層的說法，錯誤的是（）A.卷積層通過卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動進行特征提取B.卷積核的大小和步長會影響卷積層的輸出尺寸C.卷積層可以減少模型的參數(shù)數(shù)量D.卷積層只能提取空間特征，不能提取時間特征5.在深度學習中，數(shù)據(jù)預處理的步驟不包括（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標注C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)增強6.以下哪種損失函數(shù)常用于二分類問題？（）A.均方誤差損失（MSE）B.交叉熵損失（Cross-EntropyLoss）C.鉸鏈損失（HingeLoss）D.指數(shù)損失（ExponentialLoss）7.深度學習模型的訓練過程中，驗證集的作用是（）A.用于訓練模型參數(shù)B.用于評估模型的泛化能力C.用于調(diào)整模型的超參數(shù)D.用于數(shù)據(jù)增強8.以下關于池化層的說法，正確的是（）A.池化層可以增加模型的參數(shù)數(shù)量B.池化層通常有最大池化和平均池化兩種方式C.池化層會改變輸入數(shù)據(jù)的通道數(shù)D.池化層不能減少數(shù)據(jù)的維度第II卷（非選擇題共60分）（總共3題，每題10分，簡要回答問題）9.請簡述深度學習中反向傳播算法的基本原理。10.對比說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN）在處理數(shù)據(jù)上的主要區(qū)別。11.解釋什么是過擬合和欠擬合，并說明如何在深度學習中避免過擬合。（總共1題，每題20分，根據(jù)材料回答問題）材料：在一個圖像分類任務中，使用了一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡模型。該模型包含兩個卷積層、兩個池化層和一個全連接層。輸入圖像大小為224x224x3，卷積核大小均為3x3，步長為1，池化層采用最大池化，池化核大小為2x2，步長為2。全連接層的神經(jīng)元數(shù)量分別為128和10（對應10個類別）。12.請計算經(jīng)過第一個卷積層和第一個池化層后，數(shù)據(jù)的尺寸分別是多少？（總共1題，每題20分，根據(jù)材料回答問題）材料：在訓練一個深度學習模型時，記錄了不同訓練輪次下模型在訓練集和驗證集上的損失值，如下表所示（假設訓練輪次從1到10）：|訓練輪次|訓練集損失|驗證集損失||----|----|----||1|0.8|1.2||2|0.7|1.1||3|0.6|1.0||4|0.5|0.9||5|0.4|0.8||6|0.3|0.7||7|0.2|0.6||8|0.1|0.5||9|0.05|0.4||10|0.02|0.3|13.請分析模型的訓練情況，判斷是否出現(xiàn)過擬合或欠擬合現(xiàn)象，并說明理由。答案：1.B2.D3.D4.D5.B6.B7.C8.B9.反向傳播算法是用于計算神經(jīng)網(wǎng)絡梯度的方法。它從輸出層開始，根據(jù)損失函數(shù)計算輸出層的梯度，然后反向傳播到隱藏層。在反向傳播過程中，通過鏈式法則計算每個神經(jīng)元的梯度，從而更新網(wǎng)絡的權(quán)重。具體來說，對于每個神經(jīng)元，根據(jù)其輸入和激活函數(shù)計算輸出，再根據(jù)輸出和損失函數(shù)計算梯度，然后將梯度反向傳播到前一層，用于更新前一層的權(quán)重。10.CNN主要用于處理具有空間結(jié)構(gòu)的數(shù)據(jù)，如圖像。它通過卷積核提取局部特征，對數(shù)據(jù)進行逐像素的操作，適合處理靜態(tài)數(shù)據(jù)。RNN則擅長處理序列數(shù)據(jù)，如文本、語音等。它通過循環(huán)結(jié)構(gòu)能夠捕捉數(shù)據(jù)中的長期依賴關系，對序列中的每個元素進行依次處理，考慮了數(shù)據(jù)的順序信息。11.過擬合是指模型在訓練集上表現(xiàn)很好，但在測試集或新數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很差，模型過于復雜，擬合了訓練數(shù)據(jù)中的噪聲。欠擬合是指模型在訓練集和測試集上表現(xiàn)都不好，模型過于簡單，無法捕捉數(shù)據(jù)中的規(guī)律。避免過擬合的方法有：增加數(shù)據(jù)量、正則化、早停、Dropout等。增加數(shù)據(jù)可以使模型學習到更廣泛的特征，減少對特定噪聲的依賴；正則化通過對權(quán)重施加約束，防止權(quán)重過大；早停在驗證集損失不再下降時停止訓練；Dropout在訓練過程中隨機丟棄一些神經(jīng)元，減少模型的復雜度。12.第一個卷積層：輸入圖像大小為224x224x3，卷積核大小為3x3，步長為1。輸出尺寸計算為：(224-3+1)x(224-3+1)xnew_channels，這里new_channels取決于卷積核的數(shù)量，假設卷積核數(shù)量為8，則輸出尺寸為222x222x8。第一個池化層：輸入尺寸為222x222x8，池化核大小為2x2，步長為2。輸出尺寸為(222//2)x(222//2)x8=111x111x8。13.從數(shù)據(jù)來看，模型在訓練集上的損失不斷下降，而驗證集損失也在下降，且兩者之間的差距逐漸縮小。這表明