2025年大學(xué)人工智能（模型訓(xùn)練）期末測(cè)試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)）1.在人工智能模型訓(xùn)練中，以下哪種優(yōu)化算法在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)時(shí)通常表現(xiàn)較好？（）A.梯度下降B.AdagradC.RMSPropD.Adam2.對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，以下關(guān)于激活函數(shù)的說法錯(cuò)誤的是（）A.Sigmoid函數(shù)在輸入較大時(shí)梯度趨近于0B.ReLU函數(shù)能有效緩解梯度消失問題C.Tanh函數(shù)的值域在(-1,1)之間D.Softmax函數(shù)常用于多分類問題的輸出層，輸出值之和為1E.LeakyReLU函數(shù)在負(fù)半軸的梯度為一個(gè)固定的較小值3.在模型訓(xùn)練中，關(guān)于正則化的作用，以下說法正確的是（）A.可以防止模型過擬合，提高模型泛化能力B.能加快模型收斂速度C.主要用于減少模型參數(shù)數(shù)量D.可以增加模型的表達(dá)能力4.以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法不屬于圖像數(shù)據(jù)增強(qiáng)（）A.隨機(jī)裁剪B.水平翻轉(zhuǎn)C.增加噪聲D.詞袋模型擴(kuò)展5.在訓(xùn)練循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）時(shí)，面臨的主要問題是（）A.梯度消失B.梯度爆炸C.計(jì)算資源需求大D.以上都是6.模型訓(xùn)練時(shí)，超參數(shù)的選擇對(duì)模型性能至關(guān)重要。以下屬于超參數(shù)的是（）A.模型的權(quán)重B.學(xué)習(xí)率C.數(shù)據(jù)的均值D.激活函數(shù)的輸出值7.當(dāng)使用交叉驗(yàn)證來評(píng)估模型性能時(shí)，以下關(guān)于K折交叉驗(yàn)證的說法正確的是（）A.K值越大，模型評(píng)估越準(zhǔn)確，但計(jì)算量越大B.每次劃分驗(yàn)證集時(shí)，數(shù)據(jù)分布可能不均勻C.主要用于處理數(shù)據(jù)量較小的情況D.以上都不對(duì)8.在模型訓(xùn)練中，以下哪種技術(shù)可以用于緩解梯度消失問題（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.使用隨機(jī)梯度下降C.采用批歸一化D.減小學(xué)習(xí)率9.對(duì)于多模態(tài)數(shù)據(jù)的模型訓(xùn)練，以下說法錯(cuò)誤的是（）A.可以將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)特征進(jìn)行融合B.不同模態(tài)的數(shù)據(jù)需要分別訓(xùn)練模型然后進(jìn)行合并C.能夠提高模型對(duì)復(fù)雜場(chǎng)景的理解能力D.多模態(tài)數(shù)據(jù)訓(xùn)練的模型泛化性更強(qiáng)10.模型訓(xùn)練過程中，監(jiān)控訓(xùn)練集和驗(yàn)證集的損失函數(shù)值，如果訓(xùn)練集損失不斷下降，而驗(yàn)證集損失上升，這可能是因?yàn)椋ǎ〢.模型過擬合B.模型欠擬合C.學(xué)習(xí)率設(shè)置過大D.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填入括號(hào)內(nèi)，少選、多選、錯(cuò)選均不得分）1.以下哪些優(yōu)化算法屬于自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化算法（）A.AdagradB.RMSPropC.AdamD.AdadeltaE.SGD2.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練中，常用的損失函數(shù)有（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.Hinge損失函數(shù)D.L1損失函數(shù)E.L2損失函數(shù)3.數(shù)據(jù)預(yù)處理在模型訓(xùn)練中起著重要作用，以下屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理步驟的有（）A.數(shù)據(jù)清洗B.數(shù)據(jù)標(biāo)注C.數(shù)據(jù)歸一化D.數(shù)據(jù)采樣E.數(shù)據(jù)特征提取4.關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN），以下說法正確的是（）A.具有局部感知和權(quán)值共享的特點(diǎn)B.能夠自動(dòng)提取圖像的特征C.相比于全連接網(wǎng)絡(luò)，參數(shù)數(shù)量更少D.常用于圖像分類、目標(biāo)檢測(cè)等任務(wù)E.卷積層的核大小必須固定5.在模型訓(xùn)練中，以下哪些方法可以用于防止模型梯度爆炸（）A.梯度裁剪B.使用較小的學(xué)習(xí)率C.采用正則化D.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)E.調(diào)整激活函數(shù)三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.在模型訓(xùn)練中，驗(yàn)證集的主要作用是評(píng)估模型的泛化能力。（）2.梯度下降算法中，學(xué)習(xí)率越大，模型收斂速度越快，最終效果越好。（）3.數(shù)據(jù)增強(qiáng)只能用于圖像數(shù)據(jù)，對(duì)文本數(shù)據(jù)無效。（）4.模型的準(zhǔn)確率越高，說明模型的性能越好。（）5.批歸一化可以加速模型訓(xùn)練，但對(duì)模型的泛化能力沒有影響。（）6.對(duì)于一個(gè)已經(jīng)訓(xùn)練好的模型，改變超參數(shù)不會(huì)影響模型性能。（）7.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）只能處理序列數(shù)據(jù)中的短期依賴問題。（）8.當(dāng)模型出現(xiàn)欠擬合時(shí)，增加模型的復(fù)雜度可以提高模型性能。（）9.在多分類問題中，Softmax函數(shù)的輸出值表示每個(gè)類別的概率。（）10.模型訓(xùn)練過程中，訓(xùn)練集損失一直下降，說明模型訓(xùn)練效果良好。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分）1.請(qǐng)簡(jiǎn)要闡述模型訓(xùn)練中常用的正則化方法及其作用。2.說明在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，如何選擇合適的激活函數(shù)，并舉例說明不同激活函數(shù)的適用場(chǎng)景。3.簡(jiǎn)述交叉驗(yàn)證的原理及優(yōu)點(diǎn)，并說明K折交叉驗(yàn)證的具體步驟。五、論述題（總共1題，每題20分）在人工智能模型訓(xùn)練中，面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型，如何有效地進(jìn)行模型訓(xùn)練和優(yōu)化？請(qǐng)從數(shù)據(jù)處理、模型選擇、訓(xùn)練算法、超參數(shù)調(diào)整等方面進(jìn)行論述。答案：一、選擇題1.D2.E3.A4.D5.D6.B7.A8.C9.B10.A二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCDE3.ACDE4.ABCD5.ABC三、判斷題1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.√9.√10.×四、簡(jiǎn)答題1.常用正則化方法有L1和L2正則化。L1正則化會(huì)使參數(shù)稀疏，有助于特征選擇；L2正則化能防止模型過擬合，使模型更泛化，通過對(duì)參數(shù)施加約束，讓模型在訓(xùn)練時(shí)避免過度依賴某些參數(shù)，提高模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的適應(yīng)能力。2.選擇激活函數(shù)要考慮模型的特點(diǎn)和任務(wù)需求。Sigmoid函數(shù)適用于二分類輸出層；ReLU函數(shù)廣泛用于隱藏層，能緩解梯度消失。Tanh函數(shù)值域在(-1,1)，可用于一些對(duì)輸出范圍有要求的場(chǎng)景。Softmax函數(shù)用于多分類輸出層，輸出各類別概率。3.交叉驗(yàn)證原理：將數(shù)據(jù)集劃分成K個(gè)大小相似的子集，每次選一個(gè)子集作驗(yàn)證集，其余作訓(xùn)練集，重復(fù)K次，得到K個(gè)模型性能評(píng)估結(jié)果并平均。優(yōu)點(diǎn)：能更準(zhǔn)確評(píng)估模型泛化能力，有效利用數(shù)據(jù)。K折交叉驗(yàn)證步驟：先將數(shù)據(jù)集隨機(jī)分成K份，每次取一份作驗(yàn)證集，其余K-1份作訓(xùn)練集，訓(xùn)練并評(píng)估模型，重復(fù)K次后綜合評(píng)估結(jié)果。五、論述題在面對(duì)大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型時(shí)，數(shù)據(jù)處理方面要進(jìn)行清洗、歸