2025年大學人工智能（深度學習基礎(chǔ)）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.以下關(guān)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.深度學習主要依賴人工特征提取C.深度學習通過構(gòu)建具有多個層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來學習數(shù)據(jù)D.深度學習在圖像識別、語音識別等領(lǐng)域取得了顯著成果2.下列哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像分類（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）D.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）3.反向傳播算法主要用于（）A.計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的前向傳播結(jié)果B.調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)C.生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.評估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能4.在深度學習中，激活函數(shù)的作用是（）A.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)B.對輸入數(shù)據(jù)進行歸一化C.引入非線性因素，使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠處理復(fù)雜問題D.提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練速度5.以下哪個優(yōu)化器在深度學習中應(yīng)用較為廣泛（）A.隨機梯度下降（SGD）B.動量優(yōu)化器（Momentum）C.AdagradD.Adam6.對于一個具有n個輸入神經(jīng)元和m個輸出神經(jīng)元的全連接層，其參數(shù)數(shù)量為（）A.nmB.n+mC.nm+n+mD.nm+17.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層主要作用是（）A.減少數(shù)據(jù)維度B.增加數(shù)據(jù)維度C.提取數(shù)據(jù)特征D.進行數(shù)據(jù)分類8.在深度學習中，數(shù)據(jù)集通常劃分為（）A.訓(xùn)練集、驗證集和測試集B.訓(xùn)練集和測試集C.驗證集和測試集D.訓(xùn)練集和驗證集9.以下哪種損失函數(shù)常用于回歸問題（）A.交叉熵損失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.鉸鏈損失函數(shù)D.對數(shù)損失函數(shù)10.深度學習模型的訓(xùn)練過程中，過擬合的表現(xiàn)是（）A.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)良好，但在測試集上表現(xiàn)很差B.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都很差C.模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)很差，但在測試集上表現(xiàn)良好D.模型在訓(xùn)練集和測試集上表現(xiàn)都很好二、多項選擇題（總共5題，每題5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)，多選、少選或錯選均不得分）1.以下屬于深度學習框架的有（）A.TensorFlowB.PyTorchC.Scikit-learnD.Keras2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點包括（）A.能夠自動提取數(shù)據(jù)特征B.對數(shù)據(jù)的平移、旋轉(zhuǎn)等具有一定的不變性C.計算效率高D.適用于處理序列數(shù)據(jù)3.以下哪些方法可以防止深度學習模型過擬合（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.正則化C.使用DropoutD.減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)4.在深度學習中，超參數(shù)包括（）A.學習率B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.激活函數(shù)類型D.損失函數(shù)值5.以下關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的說法正確的是（）A.由生成器和判別器組成B.生成器用于生成數(shù)據(jù)C.判別器用于判斷數(shù)據(jù)的真實性D.GAN可用于圖像生成、文本生成等領(lǐng)域三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，正確的打“√”，錯誤的打“×”）1.深度學習只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）2.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)越多，其性能一定越好。（）3.隨機梯度下降每次更新參數(shù)時只使用一個樣本。（）4.激活函數(shù)必須是線性函數(shù)。（）5.數(shù)據(jù)增強是一種提高深度學習模型泛化能力的方法。（）6.全連接層中神經(jīng)元之間的連接是完全隨機的。（）7.深度學習模型的訓(xùn)練過程就是不斷調(diào)整參數(shù)使損失函數(shù)值最小化的過程。（）8.驗證集主要用于評估模型的最終性能。（）9.不同的深度學習模型對相同的數(shù)據(jù)預(yù)處理方式要求相同。（）10.生成對抗網(wǎng)絡(luò)中的生成器和判別器是相互獨立訓(xùn)練的。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答下列問題）1.簡述反向傳播算法的原理。2.說明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用。3.如何選擇合適的深度學習模型？五、論述題（總共1題，每題20分，請詳細論述下列問題）請論述深度學習在人工智能領(lǐng)域的應(yīng)用現(xiàn)狀及未來發(fā)展趨勢。答案一、單項選擇題1.B2.B3.B4.C5.D6.A7.C8.A9.B10.A二、多項選擇題1.ABD2.ABC3.ABC4.ABC5.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，然后反向傳播到前面的層，依次計算各層的梯度。通過這些梯度來調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)，使得損失函數(shù)值最小化。2.池化層的作用主要有：減少數(shù)據(jù)維度，降低計算量；對數(shù)據(jù)進行下采樣，保留主要特征；具有一定的平移不變性，提高模型的魯棒性。3.選擇合適的深度學習模型需要考慮：問題類型，如圖像分類用CNN，序列數(shù)據(jù)用RNN等；數(shù)據(jù)規(guī)模，數(shù)據(jù)量少可選擇簡單模型，數(shù)據(jù)量大可嘗試復(fù)雜模型；模型性能要求，如準確率、召回率等指標；計算資源，復(fù)雜模型對計算資源要求高；可擴展性，考慮未來數(shù)據(jù)增長和模型改進的需求。五、論述題深度學習在人工智能領(lǐng)域應(yīng)用廣泛。在圖像識別方面，可用于安防監(jiān)控、自動駕駛等；語音識別領(lǐng)域，助力智能語音助手等產(chǎn)品；自然語言處理中，實現(xiàn)機器翻譯