2025年大學(xué)大二（深度學(xué)習(xí)應(yīng)用）模型應(yīng)用期末測試試題及答案

（考試時間：90分鐘滿分100分）班級______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：以下每題有四個選項，其中只有一個選項是正確的，請將正確選項的序號填在括號里。(總共10題，每題3分)1.以下哪種深度學(xué)習(xí)模型在圖像分類任務(wù)中表現(xiàn)最為出色？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）C.生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）D.深度信念網(wǎng)絡(luò)（DBN）2.在深度學(xué)習(xí)中，以下哪個優(yōu)化器通常能夠更快地收斂到較好的解？（）A.隨機梯度下降（SGD）B.AdagradC.AdadeltaD.Adam3.以下關(guān)于卷積層的說法，錯誤的是（）A.卷積層通過卷積核提取圖像特征B.卷積層可以減少數(shù)據(jù)的維度C.卷積層中的卷積核大小固定不變D.卷積層能有效提取局部特征4.對于一個多分類問題，通常使用以下哪種激活函數(shù)？（）A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax5.深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練時，數(shù)據(jù)集劃分通常不包括以下哪種？（）A.訓(xùn)練集B.驗證集C.測試集D.增強集6.以下哪種技術(shù)可以防止深度學(xué)習(xí)模型過擬合？（）A.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)B.數(shù)據(jù)增強C.減小學(xué)習(xí)率D.增加神經(jīng)元數(shù)量7.在處理序列數(shù)據(jù)時，常用的深度學(xué)習(xí)模型是（）A.CNNB.RNNC.自編碼器D.受限玻爾茲曼機8.深度學(xué)習(xí)模型的損失函數(shù)用于衡量（）A.模型的準(zhǔn)確率B.模型的泛化能力C.模型預(yù)測值與真實值之間的差異D.模型的訓(xùn)練速度9.以下哪種方法可以提高深度學(xué)習(xí)模型的泛化能力？（）A.正則化B.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量C.調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)D.以上都是10.對于深度學(xué)習(xí)模型的超參數(shù)調(diào)整，以下哪種方法不屬于常用的？（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.遺傳算法D.暴力搜索第II卷（非選擇題共70分）（總共3題，每題10分）1.請簡要闡述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）在圖像識別中的工作原理。2.說明深度學(xué)習(xí)中常用的幾種優(yōu)化器及其特點。3.簡述如何評估深度學(xué)習(xí)模型的性能。（總共2題，每題15分）1.材料：在一個圖像分類任務(wù)中，使用了一個簡單的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。該模型包含兩個卷積層，每個卷積層后接一個池化層，最后是全連接層。訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率很高，但在測試集上的準(zhǔn)確率較低。問題：請分析可能導(dǎo)致這種情況的原因，并提出相應(yīng)的解決方法。2.材料：有一個用于預(yù)測房價的深度學(xué)習(xí)模型，輸入特征包括房屋面積、房間數(shù)量等。模型在訓(xùn)練過程中損失函數(shù)不斷下降，但預(yù)測結(jié)果與實際房價相差較大。問題：請?zhí)接懣赡艿脑蚣案倪M(jìn)措施。（總共2題，每題20分）1.材料：在醫(yī)療影像診斷中，深度學(xué)習(xí)模型被用于識別疾病特征。例如，通過對X光圖像進(jìn)行分析，判斷是否存在某種疾病。問題：請設(shè)計一個基于深度學(xué)習(xí)的醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)框架，并說明各部分的作用。2.材料：隨著深度學(xué)習(xí)在自然語言處理中的廣泛應(yīng)用，如機器翻譯、文本生成等。問題：請描述一種基于深度學(xué)習(xí)的機器翻譯模型的工作流程，并分析其優(yōu)勢和挑戰(zhàn)。答案：1.B2.D3.C4.D5.D6.B7.B8.C9.D10.D第II卷答案：1.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別中，首先通過卷積層中的卷積核與圖像進(jìn)行卷積操作，提取圖像的局部特征。然后經(jīng)過池化層對特征進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量并保留主要特征。最后通過全連接層將提取的特征進(jìn)行分類或回歸等操作，從而實現(xiàn)圖像的識別。2.隨機梯度下降（SGD）：簡單易實現(xiàn)，但容易在鞍點停滯，收斂不穩(wěn)定。Adagrad：自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，適合處理稀疏數(shù)據(jù)，但后期學(xué)習(xí)率可能過小。Adadelta：自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率，計算效率高，能避免學(xué)習(xí)率過早衰減。Adam：結(jié)合了動量和自適應(yīng)學(xué)習(xí)率，收斂速度快，效果較好。3.可以通過計算準(zhǔn)確率、召回率、F1值等指標(biāo)評估分類模型性能；對于回歸模型，常用均方誤差、平均絕對誤差等。還可以通過繪制混淆矩陣直觀了解模型在各類別上的預(yù)測情況，通過交叉驗證等方法評估模型的穩(wěn)定性和泛化能力。第II卷第二部分答案：1.原因可能是過擬合，模型在訓(xùn)練集上過度擬合了噪聲。解決方法可以是增加數(shù)據(jù)增強，擴充數(shù)據(jù)集；采用正則化方法，如L1或L2正則化；適當(dāng)減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量。也可能是測試集和訓(xùn)練集分布差異大，可嘗試對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，使其分布更接近。2.原因可能是模型沒有捕捉到房價與特征之間的復(fù)雜非線性關(guān)系。改進(jìn)措施可以是增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量，采用更復(fù)雜的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)；嘗試不同的激活函數(shù)；對數(shù)據(jù)進(jìn)行特征工程，提取更有效的特征；調(diào)整優(yōu)化器及其參數(shù)，以更好地收斂。第II卷第三部分答案：1.框架：首先是數(shù)據(jù)預(yù)處理模塊，對醫(yī)療影像進(jìn)行歸一化、增強等操作。然后是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊，通過多層卷積和池化提取影像特征。接著是分類模塊，根據(jù)提取的特征判斷疾病類別。最后是結(jié)果輸出與可視化模塊，展示診斷結(jié)果。各部分協(xié)同工作，實現(xiàn)準(zhǔn)確的疾病診斷。