2025年大學(xué)人工智能（神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用）技能測試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、單項(xiàng)選擇題（總共10題，每題4分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)常用于處理圖像分類任務(wù)？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RecursiveNeuralNetwork）D.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）2.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，激活函數(shù)的作用是（）。A.增加網(wǎng)絡(luò)的復(fù)雜度B.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化C.引入非線性因素，使網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的模式D.加速網(wǎng)絡(luò)的收斂速度3.反向傳播算法是用于（）。A.計(jì)算神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出B.隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)C.調(diào)整神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重，以最小化損失函數(shù)D.選擇合適的激活函數(shù)4.以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來評(píng)估神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類模型的性能？（）A.均方誤差（MSE）B.準(zhǔn)確率（Accuracy）C.召回率（Recall）D.以上都是5.當(dāng)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，出現(xiàn)梯度消失問題，可能是因?yàn)椋ǎ.使用了不合適的激活函數(shù)B.學(xué)習(xí)率設(shè)置過大C.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)太少D.數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)6.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積層主要作用是（）。A.對(duì)輸入圖像進(jìn)行降維B.提取圖像的特征C.增加網(wǎng)絡(luò)的深度D.進(jìn)行圖像的分類7.以下哪種優(yōu)化器在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中最常用？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.AdagradC.RMSPropD.Adam8.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的作用是（）。A.增加特征的維度B.減少計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征C.對(duì)特征進(jìn)行非線性變換D.防止梯度消失9.深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠自動(dòng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)到（）。A.數(shù)據(jù)的分布B.數(shù)據(jù)的標(biāo)簽C.數(shù)據(jù)的特征表示D.以上都是10.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的說法，錯(cuò)誤的是（）。A.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以處理高維數(shù)據(jù)B.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能只取決于網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)C.訓(xùn)練數(shù)據(jù)的質(zhì)量對(duì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的性能有重要影響D.不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)適用于不同的任務(wù)二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題6分，每題有多個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填寫在括號(hào)內(nèi)，少選、多選均不得分）1.以下哪些是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的超參數(shù)？（）A.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.神經(jīng)元個(gè)數(shù)C.學(xué)習(xí)率D.激活函數(shù)類型2.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)點(diǎn)包括（）。A.需要較少的參數(shù)B.能夠自動(dòng)提取圖像特征C.對(duì)圖像的平移、旋轉(zhuǎn)等變換具有較好的魯棒性D.計(jì)算效率高3.當(dāng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)出現(xiàn)過擬合現(xiàn)象時(shí)，可以采取的措施有（）。A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.使用正則化方法D.降低學(xué)習(xí)率4.以下哪些激活函數(shù)是常用的？（）A.Sigmoid函數(shù)B.ReLU函數(shù)C.Tanh函數(shù)D.Softmax函數(shù)5.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在以下哪些領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用？（）A.圖像識(shí)別B.自然語言處理C.語音識(shí)別D.推薦系統(tǒng)三、判斷題（總共10題，每題3分，請(qǐng)判斷下列說法的對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理數(shù)值型數(shù)據(jù)。（）2.增加神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的層數(shù)一定會(huì)提高模型的性能。（）3.隨機(jī)初始化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重是一種有效的初始化方法。（）4.均方誤差損失函數(shù)適用于分類任務(wù)。（）5.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核大小必須固定。（）6.反向傳播算法是一種貪心算法。（）7.正則化方法可以防止神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的過擬合。（）8.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程就是不斷調(diào)整權(quán)重，使損失函數(shù)最小化的過程。（）9.深度信念網(wǎng)絡(luò)是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型。（）10.不同的優(yōu)化器在不同的數(shù)據(jù)集和任務(wù)上表現(xiàn)可能不同。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡要回答下列問題）1.簡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作原理。2.如何選擇合適的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)？3.解釋一下梯度消失和梯度爆炸問題，并說明如何解決。五、綜合題（總共1題，每題20分，請(qǐng)結(jié)合所學(xué)知識(shí)回答下列問題）請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)用于手寫數(shù)字識(shí)別。要求說明網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)、各層的作用以及如何進(jìn)行訓(xùn)練和評(píng)估。答案：一、單項(xiàng)選擇題1.B2.C3.C4.D5.A6.B7.D8.B9.C10.B二、多項(xiàng)選擇題1.ABCD2.ABCD3.ABCD4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.×2.×3.√4.×5.×6.×7.√8.√9.√10.√四、簡答題1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)工作原理：輸入圖像經(jīng)卷積層，卷積核滑動(dòng)提取局部特征，生成特征圖；池化層降維保留主要特征；再經(jīng)多個(gè)卷積和池化層提取更抽象特征；全連接層將特征映射到輸出空間進(jìn)行分類或回歸等任務(wù)。2.選擇合適神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)：根據(jù)任務(wù)類型選，如圖像用CNN，序列數(shù)據(jù)用RNN等；考慮數(shù)據(jù)規(guī)模，大數(shù)據(jù)用深層網(wǎng)絡(luò)；權(quán)衡計(jì)算資源和時(shí)間；參考類似成功模型；通過實(shí)驗(yàn)對(duì)比不同架構(gòu)性能。3.梯度消失：反向傳播時(shí)梯度值不斷減小，導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)難以學(xué)習(xí)。梯度爆炸：梯度值不斷增大。解決方法：用合適激活函數(shù)如ReLU；合理設(shè)置學(xué)習(xí)率；采用梯度裁剪；使用正則化方法；選擇合適初始化權(quán)重方式。五、綜合題網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)：輸入層-卷積層-池化層-卷積層-池化層-全連接層-輸出層。各層作用：輸入層接收手寫數(shù)字圖像；卷積層提取圖像特征；池化層