2025年大學(xué)大二（人工智能）深度學(xué)習(xí)基礎(chǔ)階段測(cè)試試題及答案

（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）每題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的。(總共6題，每題5分)w1：以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)中激活函數(shù)的說(shuō)法，錯(cuò)誤的是（）A.ReLU函數(shù)在某些情況下會(huì)導(dǎo)致神經(jīng)元死亡B.Sigmoid函數(shù)的輸出值范圍是(0,1)C.Tanh函數(shù)是奇函數(shù)D.Softmax函數(shù)常用于多分類問(wèn)題，輸出值表示各個(gè)類別的概率w2：在一個(gè)簡(jiǎn)單的全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，輸入層有3個(gè)神經(jīng)元，隱藏層有4個(gè)神經(jīng)元，輸出層有2個(gè)神經(jīng)元。那么從輸入層到隱藏層的權(quán)重矩陣維度是（）A.3×4B.4×3C.3×2D.2×3w3：下列哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中收斂速度通常較快且較為穩(wěn)定（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.AdagradC.RMSPropD.Adamw4：對(duì)于一個(gè)深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，卷積層的主要作用是（）A.對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行降維B.提取數(shù)據(jù)的特征C.增加模型的非線性D.進(jìn)行分類預(yù)測(cè)w5：在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種損失函數(shù)常用于回歸問(wèn)題（）A.交叉熵?fù)p失函數(shù)B.均方誤差損失函數(shù)C.Hinge損失函數(shù)D.0-1損失函數(shù)w6：以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)模型評(píng)估指標(biāo)的說(shuō)法，正確的是（）A.準(zhǔn)確率適用于所有分類問(wèn)題B.F1值綜合考慮了精確率和召回率C.均方誤差越小，說(shuō)明模型在回歸任務(wù)中的性能越差D.ROC曲線主要用于評(píng)估多分類模型的性能第II卷（非選擇題共70分）w7：（10分）簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中反向傳播算法的基本原理。w8：（15分）請(qǐng)說(shuō)明卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中池化層的作用及常見(jiàn)類型，并舉例說(shuō)明其應(yīng)用場(chǎng)景。w9：（15分）現(xiàn)有一個(gè)二分類問(wèn)題，使用邏輯回歸模型進(jìn)行訓(xùn)練。已知訓(xùn)練數(shù)據(jù)如下：樣本1：特征向量x1=(1,2)，標(biāo)簽y1=1樣本2：特征向量x2=(2,3)，標(biāo)簽y2=0樣本3：特征向量x3=(3,4)，標(biāo)簽y3=1假設(shè)邏輯回歸模型的參數(shù)初始化為w=(0,0)，b=0，學(xué)習(xí)率α=0.1。請(qǐng)計(jì)算經(jīng)過(guò)一次梯度下降更新后的參數(shù)w和b的值。（寫(xiě)出計(jì)算過(guò)程）w10：（20分）閱讀以下材料：在圖像識(shí)別領(lǐng)域，深度學(xué)習(xí)取得了巨大的成功。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）通過(guò)卷積層、池化層和全連接層等組件，能夠有效地提取圖像的特征并進(jìn)行分類。例如，在人臉識(shí)別任務(wù)中，CNN可以準(zhǔn)確地識(shí)別出不同人的面部特征。然而，CNN也面臨一些挑戰(zhàn)，如計(jì)算資源需求大、對(duì)數(shù)據(jù)量要求高以及容易受到對(duì)抗樣本的攻擊等。問(wèn)題：（1）請(qǐng)簡(jiǎn)要概括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識(shí)別中的優(yōu)勢(shì)。（2）針對(duì)CNN面臨的挑戰(zhàn)，你認(rèn)為可以采取哪些措施來(lái)改進(jìn)？w11：（20分）閱讀以下材料：在自然語(yǔ)言處理中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）及其變體（如LSTM、GRU）被廣泛應(yīng)用。RNN能夠處理序列數(shù)據(jù)，如文本中的單詞序列。它通過(guò)記憶單元和循環(huán)結(jié)構(gòu)，可以捕捉到序列中的長(zhǎng)期依賴關(guān)系。例如，在機(jī)器翻譯任務(wù)中，RNN可以根據(jù)源語(yǔ)言句子的順序生成目標(biāo)語(yǔ)言的翻譯。但RNN也存在梯度消失和梯度爆炸等問(wèn)題，影響了其性能。問(wèn)題：（1）解釋RNN能夠處理序列數(shù)據(jù)的原理。（2）針對(duì)RNN的梯度問(wèn)題，LSTM和GRU是如何改進(jìn)的？答案：w1：Aw2：Aw3：Dw4：Bw5：Bw6：Bw7：反向傳播算法是深度學(xué)習(xí)中用于計(jì)算梯度并更新模型參數(shù)的重要算法。其基本原理是從輸出層開(kāi)始，根據(jù)損失函數(shù)計(jì)算輸出層的梯度，然后反向傳播到隱藏層，依次計(jì)算各層的梯度。通過(guò)鏈?zhǔn)椒▌t，將損失函數(shù)對(duì)輸出的梯度逐步傳遞到前面的層，從而得到每個(gè)參數(shù)的梯度。最后根據(jù)這些梯度，使用優(yōu)化算法更新模型的參數(shù)，使得損失函數(shù)的值逐漸減小。w8：池化層的作用主要是對(duì)卷積層輸出的特征圖進(jìn)行下采樣，減少數(shù)據(jù)量和計(jì)算量，同時(shí)保留主要特征。常見(jiàn)類型有最大池化和平均池化。最大池化是取局部區(qū)域內(nèi)的最大值作為池化后的輸出，平均池化則是取平均值。應(yīng)用場(chǎng)景如在圖像分類中，池化層可降低特征圖分辨率，減少后續(xù)全連接層的計(jì)算量，同時(shí)保留關(guān)鍵特征用于分類。w9：邏輯回歸模型的預(yù)測(cè)函數(shù)為h(x)=sigmoid(wTx+b)，其中sigmoid函數(shù)為σ(z)=1/(1+e^(-z))。首先計(jì)算預(yù)測(cè)值：對(duì)于樣本1：z1=wTx1+b=0×1+0×2+0=0，h(x1)=σ(0)=0.5對(duì)于樣本2：z2=wTx2+b=0×2+0×3+0=0，h(x2)=σ(0)=0.5對(duì)于樣本3：z3=wTx3+b=0×3+0×4+0=0，h(x3)=σ(0)=0.5損失函數(shù)為J(w,b)=-1/m∑(i=1tom)[y(