2025年大學人工智能（深度學習基礎）期末測試卷

（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）1.以下關于深度學習的說法，錯誤的是（）A.深度學習是機器學習的一個分支B.它主要通過構建具有很多層的神經網絡來實現C.深度學習只能處理圖像數據D.深度神經網絡在語音識別等領域有廣泛應用2.下列不屬于深度學習中常用激活函數的是（）A.Sigmoid函數B.ReLU函數C.線性函數D.Tanh函數3.反向傳播算法主要用于（）A.計算神經網絡的前向傳播結果B.更新神經網絡的參數C.選擇合適的神經網絡結構D.處理輸入數據4.在深度學習中，卷積神經網絡（CNN）主要用于（）A.處理序列數據B.圖像識別等視覺任務C.自然語言處理D.強化學習5.以下關于池化操作的說法，正確的是（）A.池化會減少數據量，同時保留重要特征B.平均池化比最大池化效果更好C.池化操作會增加模型的參數數量D.池化操作只在卷積層之后使用6.深度信念網絡（DBN）是一種（）A.前饋神經網絡B.遞歸神經網絡C.生成模型D.判別模型7.以下哪種優(yōu)化器在深度學習中收斂速度較快且較為常用（）A.隨機梯度下降（SGD）B.AdagradC.RMSPropD.Adam8.在構建深度學習模型時，數據集劃分通常不包括（）A.訓練集B.驗證集C.測試集D.增強集9.關于深度學習中的正則化方法，以下說法錯誤的是（）A.L1正則化會使參數變得稀疏B.L2正則化可以防止模型過擬合C.Dropout是一種數據增強的正則化方法D.正則化有助于提高模型的泛化能力10.以下哪項不是深度學習中模型評估的常用指標（）A.準確率B.召回率C.F1值D.均方誤差（MSE）二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題至少有兩個正確答案，請將正確答案填寫在括號內）1.深度學習中常用的神經網絡架構有（）A.循環(huán)神經網絡（RNN）B.長短時記憶網絡（LSTM）C.門控循環(huán)單元（GRU）D.支持向量機（SVM）2.以下哪些是深度學習中數據預處理的步驟（）A.數據清洗B.數據標注C.數據歸一化D.數據增強3.在深度學習中，損失函數的作用包括（）A.衡量模型預測結果與真實值之間的差異B.作為優(yōu)化器更新參數的依據C.決定模型的結構D.評估模型的性能4.關于深度學習中的超參數，以下說法正確的是（）A.超參數需要通過模型訓練來確定B.學習率是一種超參數C.網絡層數是超參數D.超參數對模型性能有重要影響5.深度學習在以下哪些領域有成功應用（）A.醫(yī)學影像診斷B.自動駕駛C.推薦系統(tǒng)D.傳統(tǒng)的數值計算三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內填寫“√”或“×”）1.深度學習模型的性能只取決于網絡的層數，層數越多性能越好。（）2.隨機初始化神經網絡的參數會影響模型的訓練效果。（）3.卷積層中的卷積核大小固定不變。（）4.循環(huán)神經網絡適合處理具有順序性的數據。（）5.模型的訓練誤差越小，泛化能力一定越強。（）6.批歸一化（BatchNormalization）可以加速模型訓練并提高泛化能力。（）7.深度學習模型只能在GPU上運行，不能在CPU上運行。（）8.不同的優(yōu)化器在不同的數據集和模型上表現相同。（）9.數據增強可以增加數據的多樣性，提高模型的泛化能力。（）10.深度強化學習結合了深度學習和強化學習，用于解決決策問題。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.請簡述反向傳播算法的原理。2.解釋卷積神經網絡中卷積層和池化層的作用。3.說明深度學習中常用的優(yōu)化器及其特點。五、論述題（總共1題，每題20分，請詳細闡述你的觀點）請論述深度學習在當前人工智能發(fā)展中的地位和作用，并舉例說明其在實際應用中的優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。答案：一單項選擇題：1.C2.C3.B4.B5.A6.C7.D8.D9.C10.D二多項選擇題：1.ABC2.ACD3.ABD4.BCD5.ABC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網絡梯度的方法。它從輸出層開始，根據損失函數計算輸出層的梯度，然后反向傳播到前面的層，依次計算各層的梯度。通過鏈式法則，將損失函數對輸出的梯度逐步傳遞給各層的參數，從而得到參數的梯度，用于更新參數以減小損失。2.卷積層通過卷積核在輸入數據上滑動，進行卷積操作，提取數據的局部特征，減少數據量同時保留關鍵信息。池化層對卷積層輸出的數據進行下采樣，降低數據維度，進一步減少計算量，同時保留主要特征，提高模型的平移不變性和抗干擾能力。3.隨機梯度下降（SGD）：簡單易實現，但收斂不穩(wěn)定。Adagrad：自適應調整學習率，適合處理稀疏數據。RMSProp：改進SGD，對學習率進行自適應調整，收斂更穩(wěn)定。Adam：結合了Adagrad和RMSProp的優(yōu)點，自適應調整學習率，收斂速度快，效果較好。五論述題：深度學習在當前人工智能發(fā)展中處于核心地位。它通過構建多層神經網絡，能夠自動從大量數據中學習特征和模式，實現了許多復雜任務的高精度處理。在圖像識別、語音識別、自然語言處理等領