2025年大學人工智能（深度學習）下學期期中測試卷

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______一、選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個正確答案）1.以下哪種優(yōu)化器在深度學習中具有自適應(yīng)調(diào)整學習率的能力？A.SGDB.AdagradC.AdamD.RMSProp2.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是？A.增加網(wǎng)絡(luò)的深度B.進行特征提取C.減少參數(shù)數(shù)量D.進行分類3.下列關(guān)于激活函數(shù)的說法，錯誤的是？A.ReLU函數(shù)在某些情況下會導致神經(jīng)元死亡B.Sigmoid函數(shù)的值域在(0,1)之間C.Tanh函數(shù)是奇函數(shù)D.Softmax函數(shù)常用于多分類問題的輸出層4.深度學習中的模型評估指標，對于二分類問題，精確率（Precision）的計算公式是？A.TP/(TP+FP)B.TP/(TP+FN)C.TN/(TN+FP)D.TN/(TN+FN)5.以下哪種技術(shù)可以防止深度學習模型過擬合？A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.使用更大的數(shù)據(jù)集C.增加神經(jīng)元數(shù)量D.減少正則化參數(shù)6.在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）中，隱藏層的輸出會反饋到？A.輸入層B.下一個時間步的隱藏層C.輸出層D.網(wǎng)絡(luò)的所有層7.批歸一化（BatchNormalization）的主要作用是？A.加速模型訓練B.減少模型參數(shù)C.提高模型泛化能力D.以上都是8.以下哪種深度學習框架常用于計算機視覺任務(wù)？A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是9.在深度強化學習中，智能體通過什么來學習最優(yōu)策略？A.獎勵信號B.狀態(tài)轉(zhuǎn)移C.動作空間D.環(huán)境模型10.以下關(guān)于自編碼器（Autoencoder）的說法，正確的是？A.是一種無監(jiān)督學習模型B.可以用于數(shù)據(jù)降維C.由編碼器和解碼器組成D.以上都對二、多項選擇題（總共5題，每題6分，每題至少有兩個正確答案）1.深度學習中的損失函數(shù)包括以下哪些？A.交叉熵損失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.Huber損失函數(shù)D.L1正則化損失函數(shù)2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的池化層類型有？A.最大池化B.平均池化C.隨機池化D.Stirct池化3.以下哪些是深度學習模型的超參數(shù)？A.學習率B.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.激活函數(shù)類型D.批量大小4.在深度學習中，數(shù)據(jù)預處理的步驟通常包括？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5.深度生成模型包括以下哪些？A.變分自編碼器（VAE）B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.受限玻爾茲曼機（RBM）D.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）三、判斷題（總共10題，每題3分）1.深度學習模型的性能只取決于模型的結(jié)構(gòu)，與數(shù)據(jù)集大小無關(guān)。（）2.梯度消失問題只會出現(xiàn)在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中。（）3.所有的激活函數(shù)都是可導的。（）4.增加網(wǎng)絡(luò)的寬度（神經(jīng)元數(shù)量）一定會提高模型的性能。（）5.遷移學習可以利用在一個任務(wù)上訓練的模型參數(shù)來初始化另一個相關(guān)任務(wù)的模型。（）6.深度強化學習中的策略梯度算法是基于價值函數(shù)來優(yōu)化策略的。（）7.批歸一化在訓練和推理階段的計算過程是相同的。（）8.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核大小必須是固定的。（）9.自編碼器的編碼器和解碼器的神經(jīng)元數(shù)量必須相同。（）10.深度學習模型的訓練時間越長，性能一定越好。（）四、簡答題（總共3題，每題10分）1.請簡要闡述反向傳播算法的原理。2.說明Dropout技術(shù)在深度學習中的作用及原理。3.簡述生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的基本結(jié)構(gòu)和工作原理。五、論述題（總共1題，20分）隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，深度學習在各個領(lǐng)域取得了巨大的成功。請論述深度學習在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀、面臨的挑戰(zhàn)以及未來的發(fā)展趨勢。答案：一、選擇題1.C2.B3.A4.A5.B6.B7.D8.D9.A10.D二、多項選擇題1.ABC2.AB3.ABCD4.ACD5.ABCD三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.×8.×9.×10.×四、簡答題1.反向傳播算法是用于計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)梯度的算法。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。在每一層，根據(jù)鏈式法則計算該層的梯度，并更新權(quán)重。通過不斷重復這個過程，使得損失函數(shù)逐漸減小。2.Dropout技術(shù)在深度學習中用于防止模型過擬合。原理是在訓練過程中，隨機將一部分神經(jīng)元的輸出設(shè)置為0。這樣每次訓練時模型的結(jié)構(gòu)不同，迫使模型學習到更魯棒的特征表示，避免對某些特定神經(jīng)元的過度依賴，從而提高模型的泛化能力。3.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由生成器和判別器組成。生成器試圖生成與真實數(shù)據(jù)相似的數(shù)據(jù)，判別器則判斷輸入的數(shù)據(jù)是真實的還是生成的。兩者通過對抗訓練不斷優(yōu)化，生成器生成的數(shù)據(jù)越來越逼真，判別器的判斷能力也不斷提高，最終達到一個平衡狀態(tài)，使得生成器能夠生成高質(zhì)量的假數(shù)據(jù)。五、論述題深度學習在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀：在疾病診斷方面，可通過分析醫(yī)學影像（如X光、CT等）輔助醫(yī)生進行疾病檢測和分類；在藥物研發(fā)中，可用于預測藥物療效和副作用。面臨的挑戰(zhàn)：數(shù)據(jù)標注困難且成本高，醫(yī)學數(shù)據(jù)隱私性要求嚴格；模型的可解釋性差，難以向醫(yī)生和患者解釋診斷依據(jù)；不同醫(yī)