2025年大學人工智能（AI訓練技術）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，請將正確答案填在括號內(nèi)）1.以下哪種算法不是常見的AI訓練優(yōu)化算法？（）A.隨機梯度下降B.批量梯度下降C.牛頓法D.動量梯度下降2.在AI訓練中，數(shù)據(jù)增強的主要目的是（）。A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質量C.防止模型過擬合D.以上都是3.深度學習模型中的卷積層主要作用是（）。A.提取特征B.減少參數(shù)數(shù)量C.增加模型非線性D.以上都是4.以下關于模型評估指標的說法，錯誤的是（）。A.準確率適用于所有分類問題B.F1值綜合考慮了精確率和召回率C.MSE常用于回歸問題評估D.ROC曲線可以評估模型在不同閾值下的性能5.當訓練AI模型時，出現(xiàn)梯度消失問題，可能是因為（）。A.激活函數(shù)選擇不當B.學習率設置過高C.數(shù)據(jù)量不足D.模型結構過于簡單6.在AI訓練中，超參數(shù)調(diào)整的常用方法不包括（）。A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.遺傳算法D.反向傳播算法7.以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡結構適合處理序列數(shù)據(jù)？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C.生成對抗網(wǎng)絡D.深度信念網(wǎng)絡8.模型正則化的目的是（）。A.提高模型泛化能力B.加快模型訓練速度C.降低模型復雜度D.以上都是9.在AI訓練中，預訓練模型的優(yōu)勢不包括（）。A.減少訓練時間B.提高模型性能C.無需自己準備數(shù)據(jù)D.可遷移知識10.以下關于AI訓練中損失函數(shù)的說法，正確的是（）。A.損失函數(shù)值越小，模型性能越好B.均方誤差損失函數(shù)適用于分類問題C.交叉熵損失函數(shù)常用于回歸問題D.損失函數(shù)是模型訓練的唯一目標二、多項選擇題（總共5題，每題5分，每題有多個正確答案，請將正確答案填在括號內(nèi)，漏選得3分，錯選不得分）1.以下哪些是AI訓練中常用的數(shù)據(jù)預處理方法？（）A.歸一化B.標準化C.數(shù)據(jù)清洗D.數(shù)據(jù)采樣2.深度學習模型訓練中，優(yōu)化器的選擇會影響（）。A.模型收斂速度B.模型最終性能C.訓練時間D.模型結構3.關于AI模型評估，以下說法正確的是（）。A.訓練集和測試集應相互獨立B.驗證集用于調(diào)整模型超參數(shù)C.可以使用留一法進行模型評估D.評估指標應與模型應用場景相關4.當AI模型出現(xiàn)過擬合時，可以采取的措施有（）。A.增加數(shù)據(jù)量B.進行正則化C.簡化模型結構D.降低學習率5.以下哪些屬于AI訓練中的超參數(shù)？（）A.學習率B.卷積核大小C.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量D.激活函數(shù)類型三、判斷題（總共10題，每題2分，請判斷對錯，在括號內(nèi)打√或×）1.AI訓練中，數(shù)據(jù)越多，模型性能一定越好。（）2.梯度下降算法中，學習率越大，模型收斂越快。（）3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡只能處理圖像數(shù)據(jù)。（）4.模型評估指標一旦確定，在整個訓練過程中不能改變。（）5.正則化可以防止模型過擬合，也可能導致欠擬合。（）6.隨機森林是一種基于深度學習的AI算法。（）7.在AI訓練中，早期停止可以防止模型過擬合且節(jié)省訓練時間。（）8.生成對抗網(wǎng)絡主要用于生成新的數(shù)據(jù)樣本。（）9.模型訓練過程中，訓練集準確率越高，模型泛化能力越強。（）10.不同的AI模型對數(shù)據(jù)格式和輸入要求是一樣的。（）四、簡答題（總共3題，每題10分，請簡要回答問題）1.簡述AI訓練中隨機梯度下降和批量梯度下降的優(yōu)缺點。2.說明在AI訓練中如何選擇合適的激活函數(shù)。3.請闡述模型評估中交叉驗證的原理和作用。五、綜合題（總共1題，每題20分，請結合所學知識詳細回答問題）假設你要訓練一個圖像分類模型來識別貓和狗的圖片，描述你會采取的訓練步驟，包括數(shù)據(jù)準備、模型選擇、訓練過程以及模型評估等方面。答案：一、單項選擇題1.C2.D3.D4.A5.A6.D7.B8.D9.C10.A二、多項選擇題1.ABCD2.ABC3.ABD4.ABCD5.ABCD三、判斷題1.×2.×3.×4.×5.√6.×7.√8.√9.×10.×四、簡答題1.隨機梯度下降優(yōu)點是每次更新只使用一個樣本，計算速度快，能更快接近最優(yōu)解；缺點是梯度估計不穩(wěn)定，可能導致收斂過程波動大。批量梯度下降優(yōu)點是梯度估計準確，收斂穩(wěn)定；缺點是每次更新需計算所有樣本，計算量大，訓練時間長。2.選擇激活函數(shù)需考慮模型類型、問題性質等。如ReLU函數(shù)簡單高效，適合多數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡；Sigmoid函數(shù)常用于二分類輸出層，但易梯度消失。Tanh函數(shù)在某些場景表現(xiàn)良好。還需結合實驗對比不同激活函數(shù)對模型性能的影響來選擇。3.交叉驗證原理是將數(shù)據(jù)集劃分為若干份，每次用其中一份作為驗證集，其余作為訓練集，多次訓練和驗證，得到多個模型性能評估結果。作用是能更準確評估模型泛化能力，避免因數(shù)據(jù)集劃分不同導致的評估偏差，提高模型選擇和超參數(shù)調(diào)整的準確性。五、綜合題數(shù)據(jù)準備：收集大量貓和狗的圖片，進行標注。對圖片進行預處理，如歸一化、裁剪等。按一定比例劃分訓練集、驗證集和測試集。模型選擇：選擇合適的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡，如VG