2025年大學人工智能（模型訓練）期中測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、單項選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)）1.在模型訓練中，以下哪種優(yōu)化器通常能較快地收斂到較好的解？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam2.對于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的模型結(jié)構(gòu)，以下說法錯誤誤的是（）A.增加層數(shù)可以提高模型的表達能力B.過多的層數(shù)可能導致梯度消失或梯度爆炸C.卷積層主要用于處理圖像數(shù)據(jù)中的空間信息D.全連接層對數(shù)據(jù)的空間結(jié)構(gòu)有很好的保留3.模型訓練時，數(shù)據(jù)歸一化的主要目的是（）A.使模型更快收斂B.提高模型的泛化能力C.減少數(shù)據(jù)的維度D.增強數(shù)據(jù)的特征4.以下關(guān)于損失函數(shù)的說法，正確的是（）A損失函數(shù)值越小，模型性能越好B.均方誤差損失函數(shù)適用于分類問題C.交叉熵損失函數(shù)在多分類問題中使用較少D.損失函數(shù)在訓練過程中是單調(diào)遞增的5.在模型訓練中，超參數(shù)調(diào)整的目的是（）A.確定模型的最優(yōu)結(jié)構(gòu)B.找到使模型性能最佳的參數(shù)值C.減少模型的訓練時間D.提高模型的可解釋性6.以下哪種數(shù)據(jù)增強方法不適用于圖像數(shù)據(jù)？（）A.旋轉(zhuǎn)B.平移C.文本替換D.翻轉(zhuǎn)7.對于模型評估，以下指標中常用于分類問題的是（）A.均方誤差B.準確率C.平均絕對誤差D.均方根誤差8.在模型訓練中，早停法的作用是（）A.防止模型過擬合B.加快模型收斂速度C.減少訓練數(shù)據(jù)量D.提高模型的初始權(quán)重9.以下關(guān)于激活函數(shù)的說法，錯誤的是（）A.sigmoid函數(shù)的值域在(0,1)之間B.ReLU函數(shù)在某些情況下會導致梯度消失C.tanh函數(shù)是一種非線性激活函數(shù)D.激活函數(shù)用于引入非線性因素到模型中10.模型訓練時，批梯度下降（BatchGradientDescent）與隨機梯度下降（StochasticGradientDescent）相比，以下說法正確的是（）A.批梯度下降每次更新參數(shù)使用全部數(shù)據(jù)，收斂速度慢但更穩(wěn)定B.隨機梯度下降每次更新參數(shù)使用一個數(shù)據(jù)，收斂速度快但不穩(wěn)定C.批梯度下降在大規(guī)模數(shù)據(jù)上計算效率更高D.隨機梯度下降更容易陷入局部最優(yōu)二多項選擇題（總共5題，每題4分，每題有兩個或兩個以上正確答案，請將正確答案填寫在括號內(nèi)，少選、多選、錯選均不得分）1.以下屬于模型訓練中常用的正則化方法有（）A.L1正則化B.L2正則化C.數(shù)據(jù)標準化D.特征選擇2.在深度學習模型中，優(yōu)化器的選擇會影響模型的訓練效果，以下優(yōu)化器中基于自適應(yīng)學習率的有（）A.AdagradB.RMSPropC.AdadeltaD.Adam3.對于模型的泛化能力，以下哪些措施有助于提高（）A.增加訓練數(shù)據(jù)量B.進行數(shù)據(jù)增強C.采用合適的正則化方法D.簡化模型結(jié)構(gòu)4.當模型出現(xiàn)過擬合時，以下可以采取的措施有（）A.增加訓練數(shù)據(jù)量B.減少模型復(fù)雜度C.進行正則化D.提前終止訓練5.在圖像分類任務(wù)中，常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有（）A.LeNetB.AlexNetC.VGGD.ResNet三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷以下說法的正誤，正確的打“√”，錯誤的打“×”）1.模型訓練時，訓練集和測試集的數(shù)據(jù)分布應(yīng)該盡量一致。（）2.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元個數(shù)越多，模型的性能一定越好。（）3.隨機梯度下降在每次更新參數(shù)時使用的是整個訓練數(shù)據(jù)集。（）4.交叉熵損失函數(shù)比均方誤差損失函數(shù)在分類問題中更常用。（）5.模型的初始化權(quán)重對訓練結(jié)果沒有太大影響。（）6.數(shù)據(jù)增強可以增加數(shù)據(jù)的多樣性，從而提高模型的泛化能力。（）7.正則化方法只能防止模型過擬合，不能提高模型的泛化能力。（）8.在模型訓練中，學習率設(shè)置越大，模型收斂越快。（）9.激活函數(shù)的選擇不會影響模型的最終性能。（）10.模型評估時，測試集應(yīng)該在模型訓練完成后再進行劃分。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述模型訓練中梯度消失和梯度爆炸的原因及解決方法。2.對比說明批量歸一化（BatchNormalization）在模型訓練中的作用。3.解釋什么是超參數(shù)，并列舉一些常見的超參數(shù)及其對模型的影響。五、論述題（總共1題，每題20分，請詳細闡述以下問題）結(jié)合實際應(yīng)用場景，論述如何選擇合適的模型訓練算法和優(yōu)化策略來提高人工智能模型的性能。答案：一、單項選擇題1.D2.D3.A4.A5.B6.C7.B8.A9.B10.A二、多項選擇題1.AB2.BCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.√2.×3.×4.√5.×6.√7.×8.×9.×10.×四、簡答題1.梯度消失原因：深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，隨著層數(shù)增加，梯度在反向傳播過程中不斷相乘，導致梯度越來越小。解決方法：使用ReLU等激活函數(shù)；采用BatchNormalization；初始化合適的權(quán)重等。梯度爆炸原因：同理，梯度不斷相乘導致梯度越來越大。解決方法：梯度裁剪；采用合適的優(yōu)化器如Adam等。2.作用：加速模型收斂；減少梯度消失和梯度爆炸問題；允許使用較大的學習率；提高模型泛化能力；對數(shù)據(jù)歸一化，使得模型對輸入數(shù)據(jù)的尺度不敏感。3.超參數(shù)是在模型訓練前需要人為設(shè)定的參數(shù)，如學習率、層數(shù)、神經(jīng)元個數(shù)等。學習率影響收斂速度和最終性能；層數(shù)和神經(jīng)元個數(shù)影響模型復(fù)雜度和表達能力；正則化參數(shù)影響防止過擬合的程度等。五、論述題在圖像識別場景中，若數(shù)據(jù)量較大且硬件資源充足，可選擇卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如VGG、ResNet等。訓練算法可采用隨機梯度