2025年大學人工智能（深度學習）期末試卷

（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4分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填寫在括號內）1.以下關于深度學習中激活函數(shù)的說法，錯誤的是（）A.ReLU函數(shù)在某些情況下可能會導致神經元死亡B.Sigmoid函數(shù)的輸出值范圍是(0,1)C.Tanh函數(shù)的輸出值范圍是(-1,1)D.Softmax函數(shù)常用于多分類問題，輸出值表示每個類別的概率，且總和為12.在卷積神經網絡中，卷積層的主要作用是（）A.增加網絡的非線性B.進行特征提取C.減少參數(shù)數(shù)量D.對輸入數(shù)據(jù)進行分類3.隨機梯度下降（SGD）與批量梯度下降（BGD）相比，以下說法正確的是（）A.SGD每次更新參數(shù)時只使用一個樣本，收斂速度比BGD快B.SGD每次更新參數(shù)時使用所有樣本，收斂速度比BGD快C.BGD每次更新參數(shù)時只使用一個樣本，收斂速度比SGD快D.BGD每次更新參數(shù)時使用所有樣本，收斂速度比SGD慢4.以下哪種優(yōu)化器不屬于自適應學習率的優(yōu)化器（）A.AdamB.AdagradC.RMSPropD.Momentum5.在深度學習中，損失函數(shù)的作用是（）A.衡量模型預測結果與真實標簽之間的差異B.確定模型的參數(shù)更新方向C.評估模型的性能D.以上都是6.以下關于循環(huán)神經網絡（RNN）的說法，錯誤的是（）A.RNN可以處理具有序列依賴性的數(shù)據(jù)B.長期短期記憶網絡（LSTM）是RNN的一種改進形式C.RNN容易出現(xiàn)梯度消失或梯度爆炸問題D.RNN中的神經元之間的連接是全連接的7.在生成對抗網絡（GAN）中，生成器的作用是（）A.生成與真實數(shù)據(jù)相似的樣本B.判別輸入樣本是真實數(shù)據(jù)還是生成數(shù)據(jù)C.學習真實數(shù)據(jù)的分布D.調整生成器的參數(shù)以提高生成樣本的質量8.以下哪種深度學習框架不是開源的（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.MATLABDeepLearningToolbox9.在深度學習模型訓練過程中，驗證集的作用是（）A.用于訓練模型的參數(shù)B.用于評估模型的泛化能力C.用于調整模型的超參數(shù)D.以上都是10.以下關于深度學習模型評估指標的說法，正確的是（）A.準確率（Accuracy）適用于所有分類問題B.召回率（Recall）越高，說明模型對正例的識別能力越強C.F1值是準確率和召回率的調和平均值，F(xiàn)1值越大，模型性能越好D.均方誤差（MSE）常用于回歸問題，MSE值越小，模型預測結果越準確二、多項選擇題（總共5題，每題6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，多選、少選、錯選均不得分）1.以下哪些是深度學習中常用的正則化方法（）A.L1正則化B.L2正則化C.BatchNormalizationD.Dropout2.在深度學習中，以下哪些操作可以增加模型的泛化能力（）A.增加訓練數(shù)據(jù)的多樣性B.使用正則化方法C.采用適當?shù)哪Ｐ徒Y構D.增加模型的參數(shù)數(shù)量3.以下關于卷積神經網絡（CNN）的池化層的說法，正確的是（）A.池化層可以減少數(shù)據(jù)的維度B.池化層可以保留圖像的重要特征C.最大池化和平均池化是池化層常用的方法D.池化層會增加模型的參數(shù)數(shù)量4.在深度學習中，以下哪些是優(yōu)化器的超參數(shù)（）A.學習率B.動量C.衰減率D.批量大小5.以下關于深度學習模型部署的說法，正確的是（）A.模型部署需要考慮模型的運行效率和資源消耗B.可以使用云計算平臺進行模型部署C.模型部署后需要進行實時監(jiān)測和維護D.深度學習模型只能部署在云端，不能部署在本地設備上三、判斷題（總共10題，每題3分，請判斷下列說法的對錯，正確的打“√”，錯誤的打“×”）1.深度學習模型的性能只取決于模型的結構和參數(shù)，與訓練數(shù)據(jù)無關。（）2.在深度學習中，使用的激活函數(shù)越多，模型的性能越好。（）3.隨機梯度下降（SGD）在每次更新參數(shù)時使用的樣本是隨機選擇的，因此收斂速度不穩(wěn)定。（）4.卷積神經網絡（CNN）中的卷積核大小必須是固定的，不能改變。（）5.循環(huán)神經網絡（RNN）可以處理任意長度的序列數(shù)據(jù)。（）6.在生成對抗網絡（GAN）中，判別器的性能越好，生成器生成的樣本質量越高。（）7.深度學習模型的訓練過程中，訓練集的損失會一直下降，直到收斂。（）8.驗證集的作用是評估模型的性能，因此在模型訓練過程中可以隨意調整驗證集的劃分。（）9.深度學習模型的評估指標只適用于分類問題，不適用于回歸問題。（）10.在深度學習中，模型的參數(shù)越多，模型的表達能力越強，因此模型的性能也越好。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答以下問題）1.請簡述深度學習中損失函數(shù)的種類及其適用場景。2.簡述卷積神經網絡（CNN）中卷積層、池化層和全連接層的作用及工作原理。3.請說明隨機梯度下降（SGD）、Adagrad、Adadelta、Adam這幾種優(yōu)化器的特點和適用場景。五、論述題（總共1題，每題20分，請詳細論述以下問題）隨著人工智能技術的不斷發(fā)展，深度學習在各個領域取得了廣泛的應用。請結合實際應用案例，論述深度學習在圖像識別、自然語言處理和語音識別等領域的優(yōu)勢和面臨的挑戰(zhàn)。答案：一、單項選擇題1.A2.B3.A4.D5.D6.D7.A8.D9.C10.C二、多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.×8.×9.×10.×四、簡答題1.損失函數(shù)種類及適用場景：均方誤差（MSE）用于回歸問題，衡量預測值與真實值的平方差；交叉熵損失函數(shù)用于分類問題，如二分類的對數(shù)損失函數(shù)和多分類的Softmax交叉熵損失函數(shù)，能衡量預測概率與真實標簽之間的差異。2.卷積層作用是提取圖像特征，通過卷積核在圖像上滑動進行卷積運算；池化層減少數(shù)據(jù)維度，常用最大池化和平均池化，保留重要特征；全連接層將提取的特征進行分類或回歸，對特征進行加權求和得到輸出。3.SGD每次用一個樣本更新，收斂快但不穩(wěn)定；Adagrad自適應調整學習率，適用于稀疏數(shù)據(jù)；Adadelta是Adagrad改進，動態(tài)調整學習率；Adam結合動量和自適應學習率，收斂快且效果好，適用于大多數(shù)場景。五、論述題在圖像識別領域，深度學習能自動提取復雜圖像特征，準確率高，如人臉識別用于安防。優(yōu)勢是特征提取能力強，適應性好。