2025年大學(xué)人工智能（深度學(xué)習(xí)框架）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3分，每題只有一個正確答案，請將正確答案填入括號內(nèi)）1.以下哪種激活函數(shù)在深度學(xué)習(xí)中具有稀疏性，有助于緩解梯度消失問題？（）A.ReLUB.sigmoidC.tanhD.softmax2.在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，卷積層的主要作用是（）。A.對輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維B.提取數(shù)據(jù)的特征C.增加模型的非線性D.進(jìn)行分類預(yù)測3.下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)框架中優(yōu)化器的說法，錯誤的是（）。A.Adam優(yōu)化器結(jié)合了Adagrad和RMSProp的優(yōu)點B.SGD是最基本的優(yōu)化器，容易陷入局部最優(yōu)C.Adagrad適合處理稀疏數(shù)據(jù)D.RMSProp能夠自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率4.深度學(xué)習(xí)中的損失函數(shù)用于衡量（）。A.模型的復(fù)雜度B.數(shù)據(jù)的分布C.預(yù)測值與真實值之間的差異D.模型的收斂速度5.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于圖像生成任務(wù)？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）C.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）D.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）6.在深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練過程中，驗證集的作用是（）。A.用于訓(xùn)練模型B.評估模型的泛化能力C.增加數(shù)據(jù)量D.調(diào)整模型參數(shù)7.對于一個具有多個隱藏層的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其反向傳播算法的核心是（）。A.計算梯度并更新參數(shù)B.前向傳播計算輸出C.初始化模型參數(shù)D.選擇合適的激活函數(shù)8.以下哪種技術(shù)可以有效防止深度學(xué)習(xí)模型過擬合？（）A.增加模型層數(shù)B.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)量C.使用正則化方法D.提高學(xué)習(xí)率9.在自然語言處理中，詞向量表示的作用是（）。A.將文本轉(zhuǎn)換為計算機(jī)可處理的數(shù)值形式B.增加文本的長度C.提高文本的可讀性D.進(jìn)行文本分類10.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練通常需要大量的計算資源，以下哪種硬件設(shè)備最適合加速深度學(xué)習(xí)訓(xùn)練？（）A.CPUB.GPUC.FPGAD.硬盤二、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，請將正確答案填入括號內(nèi)，少選、多選均不得分）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)中常用的正則化方法有（）。A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.數(shù)據(jù)增強(qiáng)2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用包括（）。A.減少數(shù)據(jù)維度B.提高模型的平移不變性C.增加模型的參數(shù)數(shù)量D.防止模型過擬合3.下列關(guān)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）的說法，正確的有（）。A.適合處理序列數(shù)據(jù)B.存在梯度消失和梯度爆炸問題C.LSTM是RNN的一種改進(jìn)形式D.主要用于圖像分類任務(wù)4.在深度學(xué)習(xí)中，超參數(shù)包括（）。A.學(xué)習(xí)率B.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量C.迭代次數(shù)D.模型的權(quán)重參數(shù)5.以下哪些是深度學(xué)習(xí)在醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用場景？（）A.疾病診斷B.藥物研發(fā)C.醫(yī)療影像分析D.智能健康監(jiān)測三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷下列說法的對錯，對的打“√”，錯的打“×”）1.深度學(xué)習(xí)模型的性能只取決于模型的結(jié)構(gòu)，與數(shù)據(jù)和優(yōu)化方法無關(guān)。（）2.在深度學(xué)習(xí)中，使用的優(yōu)化器越多，模型的訓(xùn)練效果越好。（）3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核大小固定不變。（）4.深度信念網(wǎng)絡(luò)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。（）5.對于分類問題，softmax函數(shù)通常作為輸出層的激活函數(shù)。（）6.模型的訓(xùn)練誤差越小，泛化能力越強(qiáng)。（）7.Dropout技術(shù)在訓(xùn)練過程中會隨機(jī)丟棄一部分神經(jīng)元。（）8.自然語言處理中，詞袋模型能夠很好地捕捉文本中的語義信息。（）9.深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，驗證集的損失應(yīng)該一直下降。（）10.隨著模型層數(shù)的增加，深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練時間會線性增加。（）四（總共3題，每題10分，簡要回答下列問題）1.請簡述反向傳播算法的基本原理。2.對比L1正則化和L2正則化的優(yōu)缺點。3.說明生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）的主要組成部分及其工作原理。五、綜合題（總共2題，每題15分，結(jié)合所學(xué)知識，解決實際問題）1.假設(shè)你要構(gòu)建一個用于圖像分類的深度學(xué)習(xí)模型，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。請描述你會如何設(shè)計該模型的架構(gòu)，包括選擇哪些層，以及各層的作用。2.現(xiàn)有一個深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，請分析可能的原因，并提出至少三種解決方法。答案1.選擇題-1.A-2.B-3.B-4.C-5.B-6.B-7.A-8.C-9.A-10.B2.多項選擇題-1.ABC-2.ABD-3.ABC-4.ABC-5.ABCD3.判斷題-1.×-2.×-3.×-4.√-5.√-6.×-7.√-8.×-9.×-10.×4.四-1.反向傳播算法是用于計算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中損失函數(shù)關(guān)于各個參數(shù)的梯度的算法。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，依次計算每個隱藏層的梯度。通過鏈?zhǔn)椒▌t，將損失函數(shù)對輸出的梯度逐步乘以各層的激活函數(shù)導(dǎo)數(shù)，得到對各層參數(shù)的梯度，從而可以使用梯度下降等方法更新參數(shù)。-2.L1正則化優(yōu)點是能產(chǎn)生更稀疏解，可用于特征選擇；缺點是梯度變化不連續(xù)，計算復(fù)雜。L2正則化優(yōu)點是能防止過擬合，使模型更平滑；缺點是不會產(chǎn)生稀疏解。-3.GAN主要由生成器和判別器組成。生成器用于生成虛假數(shù)據(jù)，判別器用于判斷輸入數(shù)據(jù)是真實的還是生成器生成的。工作時，生成器不斷生成數(shù)據(jù)，判別器不斷學(xué)習(xí)區(qū)分真實數(shù)據(jù)和生成數(shù)據(jù)，兩者相互對抗，直到生成器生成的數(shù)據(jù)能以假亂真，判別器無法準(zhǔn)確區(qū)分。5.五-1.架構(gòu)設(shè)計：輸入層接收圖像數(shù)據(jù)。接著是多個卷積層，用于提取圖像特征。池化層降低數(shù)據(jù)維度，保留主要特征。然后是全連接層，將特征