2025年大學(xué)人工智能應(yīng)用（模型訓(xùn)練）期中試卷

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______一、選擇題（總共10題，每題3分，每題只有一個(gè)正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)）1.以下哪種算法不屬于深度學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法？（）A.梯度下降法B.牛頓法C.AdagradD.隨機(jī)森林算法2.在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，以下關(guān)于激活函數(shù)的說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.sigmoid函數(shù)的輸出值范圍在(0,1)之間B.ReLU函數(shù)可以有效緩解梯度消失問(wèn)題C.tanh函數(shù)是一種非線性函數(shù)D.激活函數(shù)的作用是引入非線性因素3.對(duì)于一個(gè)具有n個(gè)輸入神經(jīng)元、m個(gè)隱藏層神經(jīng)元和k個(gè)輸出神經(jīng)元的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其隱藏層權(quán)重矩陣的維度是（）A.n×mB.m×nC.m×kD.k×m4.以下關(guān)于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）的說(shuō)法正確的是（）A.CNN主要用于處理文本數(shù)據(jù)B.CNN中的卷積層可以自動(dòng)提取圖像的特征C.CNN的池化層會(huì)增加特征的維度D.CNN不需要進(jìn)行參數(shù)訓(xùn)練5.在模型訓(xùn)練中，以下哪種情況可能導(dǎo)致模型過(guò)擬合？（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)量過(guò)少B.模型復(fù)雜度太低C.正則化參數(shù)設(shè)置過(guò)大D.訓(xùn)練輪數(shù)過(guò)多6.以下哪個(gè)指標(biāo)可以用來(lái)評(píng)估分類模型的性能？（）A.均方誤差B.準(zhǔn)確率C.召回率D.B和C7.當(dāng)使用隨機(jī)梯度下降（SGD）進(jìn)行模型訓(xùn)練時(shí)，每次更新參數(shù)使用的樣本數(shù)是（）A.全部訓(xùn)練樣本B.一個(gè)隨機(jī)樣本C.固定數(shù)量的樣本D.以上都不對(duì)8.對(duì)于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），以下說(shuō)法錯(cuò)誤的是（）A.RNN可以處理序列數(shù)據(jù)B.RNN存在梯度消失和梯度爆炸問(wèn)題C.LSTM是RNN的一種改進(jìn)形式D.RNN不需要考慮時(shí)間步之間的關(guān)系9.在模型訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪個(gè)步驟？（）A.數(shù)據(jù)清洗B.特征工程C.模型評(píng)估D.數(shù)據(jù)歸一化10.以下哪種方法可以防止模型在訓(xùn)練過(guò)程中陷入局部最優(yōu)解？（）A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量B.降低學(xué)習(xí)率C.使用隨機(jī)初始化參數(shù)D.以上都可以二、多項(xiàng)選擇題（總共5題，每題5分，每題有兩個(gè)或兩個(gè)以上正確答案，請(qǐng)將正確答案填在括號(hào)內(nèi)，多選、少選或錯(cuò)選均不得分）1.以下屬于深度學(xué)習(xí)框架的有（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Scikit-learn2.在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，優(yōu)化器的選擇會(huì)影響模型的訓(xùn)練效果，以下優(yōu)化器中哪些是自適應(yīng)學(xué)習(xí)率的優(yōu)化器？（）A.AdadeltaB.RMSPropC.AdamD.SGD3.對(duì)于圖像分類任務(wù)，以下哪些是常用的數(shù)據(jù)集？（）A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.IMDb影評(píng)數(shù)據(jù)集4.以下關(guān)于模型評(píng)估的說(shuō)法正確的是（）A.可以使用交叉驗(yàn)證來(lái)評(píng)估模型的泛化能力B.測(cè)試集應(yīng)該與訓(xùn)練集相互獨(dú)立C.混淆矩陣可以直觀地展示分類模型的性能D.模型評(píng)估指標(biāo)越高，模型性能一定越好5.當(dāng)模型出現(xiàn)梯度消失問(wèn)題時(shí)，可以采取以下哪些措施來(lái)解決？（）A.更換激活函數(shù)B.使用預(yù)訓(xùn)練模型C.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.增加訓(xùn)練輪數(shù)三、判斷題（總共10題，每題2分，請(qǐng)判斷對(duì)錯(cuò)，在括號(hào)內(nèi)打“√”或“×”）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)無(wú)關(guān)。（）2.所有的激活函數(shù)都是可導(dǎo)的。（）3.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的卷積核大小必須是固定的。（）4.模型訓(xùn)練的目標(biāo)是使損失函數(shù)的值最小化。（）5.隨機(jī)森林算法是一種深度學(xué)習(xí)算法。（）6.在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)，批量歸一化（BatchNormalization）可以加快模型的收斂速度。（）7.對(duì)于回歸問(wèn)題，均方誤差是一種常用的損失函數(shù)。（）8.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能處理固定長(zhǎng)度的序列數(shù)據(jù)。（）9.數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種有效的提高模型泛化能力的方法。（）10.模型的參數(shù)越多，模型的性能一定越好。（）四、簡(jiǎn)答題（總共3題，每題10分，請(qǐng)簡(jiǎn)要回答問(wèn)題）1.簡(jiǎn)述梯度下降法的基本原理，并說(shuō)明其在模型訓(xùn)練中的作用。2.請(qǐng)解釋卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積層和池化層的作用，并舉例說(shuō)明。3.當(dāng)模型出現(xiàn)過(guò)擬合現(xiàn)象時(shí)，有哪些方法可以進(jìn)行解決？請(qǐng)簡(jiǎn)要闡述。五、論述題（總共1題，每題20分，請(qǐng)?jiān)敿?xì)闡述你的觀點(diǎn)）請(qǐng)論述人工智能應(yīng)用（模型訓(xùn)練）中，如何選擇合適的模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題。結(jié)合具體的應(yīng)用場(chǎng)景，如圖像識(shí)別、自然語(yǔ)言處理等進(jìn)行說(shuō)明。答案：一、選擇題1.D2.B3.A4.B5.D6.D7.B8.D9.C10.C二、多項(xiàng)選擇題1.ABC2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC三、判斷題1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、簡(jiǎn)答題1.梯度下降法基本原理：通過(guò)計(jì)算損失函數(shù)對(duì)模型參數(shù)的梯度，沿著梯度相反的方向更新參數(shù)，使得損失函數(shù)值逐漸減小。在模型訓(xùn)練中作用是找到使損失函數(shù)最小的參數(shù)值，從而確定最優(yōu)模型。2.卷積層作用：自動(dòng)提取圖像等數(shù)據(jù)的特征，通過(guò)卷積核與數(shù)據(jù)卷積操作得到特征圖。例如對(duì)圖像進(jìn)行卷積可提取邊緣、紋理等特征。池化層作用：降低特征維度，減少計(jì)算量和過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)。如最大池化會(huì)選取局部區(qū)域最大值作為新特征值。3.解決過(guò)擬合方法：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，使模型學(xué)習(xí)更全面特征；降低模型復(fù)雜度，如減少神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量；使用正則化，如L1、L2正則化約束參數(shù)；采用早停策略，在驗(yàn)證集損失不再下降時(shí)停止訓(xùn)練。五、論述題在人工智能應(yīng)用（模型訓(xùn)練）中，選擇合適模型結(jié)構(gòu)和訓(xùn)練方法至關(guān)重要。對(duì)于圖像識(shí)別，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是常用結(jié)構(gòu)。其卷積層能有效提取圖像特征，池化層降低維度，全連接層進(jìn)