2025年大學(xué)三年級(jí)（深度學(xué)習(xí)）深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)試題及答案

（考試時(shí)間：90分鐘滿分100分）班級(jí)______姓名______第I卷（選擇題共30分）答題要求：本大題共10小題，每小題3分。在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。1.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)中神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于圖像識(shí)別B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理序列數(shù)據(jù)C.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜任務(wù)時(shí)效率最高D.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)是循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的一種2.深度學(xué)習(xí)中，激活函數(shù)的作用不包括（）A.增加模型的非線性B.加快模型的收斂速度C.提高模型的表達(dá)能力D.使模型能夠?qū)W習(xí)復(fù)雜的模式3.下列關(guān)于反向傳播算法的描述，正確的是（）A.它是一種用于訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的優(yōu)化算法B.反向傳播只涉及前向傳播的計(jì)算C.反向傳播算法不能更新神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)D.反向傳播算法的計(jì)算效率很低4.在深度學(xué)習(xí)中，損失函數(shù)的作用是（）A.衡量模型預(yù)測(cè)結(jié)果與真實(shí)值之間的差異B.決定模型的訓(xùn)練速度C.控制模型的復(fù)雜度D.調(diào)整模型的超參數(shù)5.以下哪種優(yōu)化器在深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用較為廣泛（）A.隨機(jī)梯度下降B.梯度上升C.牛頓法D.擬牛頓法6.深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練數(shù)據(jù)通常需要進(jìn)行預(yù)處理，以下不屬于預(yù)處理操作的是（）A.歸一化B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)C.模型壓縮D.標(biāo)注數(shù)據(jù)7.關(guān)于深度學(xué)習(xí)中的正則化方法，以下說(shuō)法正確的是（）A.L1正則化會(huì)使參數(shù)變得稀疏B.L2正則化會(huì)增加模型的過(guò)擬合風(fēng)險(xiǎn)C.正則化方法不能防止模型的梯度消失問(wèn)題D.正則化方法主要用于減少模型的計(jì)算量8.深度學(xué)習(xí)中，模型評(píng)估指標(biāo)不包括（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.模型大小9.以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)框架的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.TensorFlow是一個(gè)廣泛使用的深度學(xué)習(xí)框架B.PyTorch具有靈活的動(dòng)態(tài)計(jì)算圖C.Keras是一個(gè)簡(jiǎn)單易用的深度學(xué)習(xí)框架D.深度學(xué)習(xí)框架只能用于特定的硬件平臺(tái)10.在深度學(xué)習(xí)中，遷移學(xué)習(xí)的目的是（）A.提高模型的訓(xùn)練速度B.利用已有的模型知識(shí)來(lái)解決新的問(wèn)題C.減少模型的參數(shù)數(shù)量D.優(yōu)化模型的超參數(shù)第II卷（非選擇題共70分）11.（10分）簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中卷積層的工作原理。12.（15分）請(qǐng)說(shuō)明循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）與長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的區(qū)別與聯(lián)系。13.（15分）在深度學(xué)習(xí)中，如何選擇合適的激活函數(shù)？請(qǐng)舉例說(shuō)明不同激活函數(shù)的適用場(chǎng)景。14.（15分）材料：在一個(gè)圖像分類任務(wù)中，使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）進(jìn)行模型訓(xùn)練。訓(xùn)練數(shù)據(jù)包含10個(gè)類別，共1000張圖像，其中每個(gè)類別有100張圖像。經(jīng)過(guò)多次訓(xùn)練后，模型在測(cè)試集上的準(zhǔn)確率為80%。問(wèn)題：請(qǐng)分析該模型在圖像分類任務(wù)中的表現(xiàn)，并提出可能的改進(jìn)措施。15.（15分）材料：某公司希望利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)客戶的交易數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以預(yù)測(cè)客戶的購(gòu)買行為?，F(xiàn)有一批歷史交易數(shù)據(jù)，包含客戶的基本信息、交易金額、交易時(shí)間等特征。問(wèn)題：請(qǐng)?jiān)O(shè)計(jì)一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型來(lái)解決該問(wèn)題，并說(shuō)明模型的訓(xùn)練過(guò)程和評(píng)估指標(biāo)。答案：1.C2.B3.A4.A5.A6.C7.A8.D9.D10.B11.卷積層通過(guò)卷積核在輸入數(shù)據(jù)上滑動(dòng)，進(jìn)行局部區(qū)域的加權(quán)求和操作。卷積核中的權(quán)重是可學(xué)習(xí)的參數(shù)。它能夠提取輸入數(shù)據(jù)的局部特征，如邊緣、紋理等。卷積操作可以減少數(shù)據(jù)的維度，同時(shí)保留關(guān)鍵信息，為后續(xù)的網(wǎng)絡(luò)層提供更有價(jià)值的特征表示，從而提高模型對(duì)數(shù)據(jù)的理解和處理能力。12.區(qū)別：RNN在處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)時(shí)存在梯度消失或梯度爆炸問(wèn)題，而LSTM通過(guò)引入記憶細(xì)胞、輸入門、遺忘門和輸出門等結(jié)構(gòu)，能夠有效地處理長(zhǎng)序列數(shù)據(jù)，更好地捕捉序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。聯(lián)系：LSTM是RNN的一種改進(jìn)形式，繼承了RNN處理序列數(shù)據(jù)的能力，在很多序列相關(guān)的深度學(xué)習(xí)任務(wù)中發(fā)揮著重要作用。13.選擇激活函數(shù)要考慮模型的類型、任務(wù)需求等。如Sigmoid函數(shù)適用于二分類問(wèn)題的輸出層，將輸出值壓縮到0-1之間表示概率。ReLU函數(shù)計(jì)算簡(jiǎn)單，能有效緩解梯度消失問(wèn)題，常用于隱藏層。Tanh函數(shù)輸出在-1到1之間，也常用于隱藏層。根據(jù)具體任務(wù)特點(diǎn)，若需要非線性映射強(qiáng)且計(jì)算效率高，ReLU可能合適；若對(duì)輸出范圍有特定要求，如二分類概率輸出，Sigmoid更合適。14.該模型在測(cè)試集上80%的準(zhǔn)確率表明其有一定的分類能力，但仍有提升空間。改進(jìn)措施可以包括：增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)的數(shù)量和多樣性，如通過(guò)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)；優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，如調(diào)整卷積層和池化層的參數(shù)，增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)或神經(jīng)元數(shù)量；調(diào)整訓(xùn)練超參數(shù)，如學(xué)習(xí)率、迭代次數(shù)等；采用正則化方法防止過(guò)擬合。15.可以設(shè)計(jì)一個(gè)基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）或長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）的模型。將客戶的交易數(shù)據(jù)作為輸入序列，模型輸出對(duì)客戶購(gòu)買行為的預(yù)測(cè)。訓(xùn)練過(guò)程：準(zhǔn)備歷史交易數(shù)據(jù)并預(yù)處理，劃分訓(xùn)練集、驗(yàn)證集和