2025年大學(xué)大四（人工智能基礎(chǔ)）神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建試題及答案

（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：本卷共6題，每題5分。每題只有一個選項符合題意，請將正確選項的序號填在題后的括號內(nèi)。1.以下關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建中激活函數(shù)的說法，錯誤的是（）A.Sigmoid函數(shù)在輸入值較大或較小時，梯度消失問題嚴(yán)重B.ReLU函數(shù)能夠有效緩解梯度消失問題C.Tanh函數(shù)的輸出值范圍是(-1,1)D.Softmax函數(shù)常用于多分類問題，輸出值代表每個類別的概率，但不滿足概率之和為1（答案：D，Softmax函數(shù)輸出值代表每個類別的概率，且概率之和為1）2.在構(gòu)建神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，關(guān)于損失函數(shù)的選擇，以下正確的是（）A.均方誤差損失函數(shù)適用于分類問題B.交叉熵?fù)p失函數(shù)適用于回歸問題C.對于二分類問題，常用的是二分類交叉熵?fù)p失函數(shù)D.損失函數(shù)的值越小，說明模型的性能越差（答案：C，均方誤差損失函數(shù)適用于回歸問題，交叉熵?fù)p失函數(shù)適用于分類問題，損失函數(shù)值越小模型性能越好）3.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中權(quán)重初始化的目的是（）A.加快模型的訓(xùn)練速度B.使模型更容易收斂C.避免梯度消失或爆炸D.以上都是（答案：D，權(quán)重初始化合理可加快訓(xùn)練速度、使模型易收斂并避免梯度問題）4.以下哪種優(yōu)化器在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中能夠自適應(yīng)地調(diào)整學(xué)習(xí)率（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam（答案：D，Adam優(yōu)化器能夠自適應(yīng)調(diào)整學(xué)習(xí)率）5.對于一個具有多個隱藏層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，以下說法正確的是（）A.隱藏層越多，模型的表達(dá)能力越強，一定能提高泛化能力B.隱藏層越多，模型的訓(xùn)練時間越長，且容易出現(xiàn)過擬合C.隱藏層的神經(jīng)元數(shù)量必須相同D.增加隱藏層對模型性能沒有影響（答案：B，隱藏層過多會使訓(xùn)練時間長且易過擬合）6.在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建中，數(shù)據(jù)預(yù)處理不包括以下哪項操作（）A.歸一化B.數(shù)據(jù)增強C.模型評估指標(biāo)計算D.缺失值處理（答案：C，模型評估指標(biāo)計算不屬于數(shù)據(jù)預(yù)處理）第II卷（非選擇題，共70分）二、填空題（每題5分，共20分）答題要求：請在每題的橫線上填寫正確答案。1.神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的神經(jīng)元通過__________函數(shù)將輸入信號進(jìn)行非線性變換。（答案：激活）2.常用的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)有VGG、ResNet等，其中ResNet通過引入__________結(jié)構(gòu)有效緩解了深層網(wǎng)絡(luò)的梯度消失問題。（答案：殘差）3.在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，__________是衡量模型在訓(xùn)練集上表現(xiàn)的指標(biāo)，__________是衡量模型在測試集上表現(xiàn)的指標(biāo)。（答案：訓(xùn)練損失，測試損失）4.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）主要用于處理__________數(shù)據(jù)，如文本、語音等。（答案：序列）三、簡答題（每題10分，共20分）答題要求：簡要回答問題，條理清晰。1.簡述反向傳播算法的原理。反向傳播算法是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中的關(guān)鍵算法。它從輸出層開始，根據(jù)損失函數(shù)計算梯度，然后將梯度反向傳播到輸入層，依次更新每一層的權(quán)重。通過不斷調(diào)整權(quán)重，使得損失函數(shù)值逐漸減小，從而讓模型的預(yù)測結(jié)果更接近真實值。在反向傳播過程中，利用鏈?zhǔn)椒▌t計算梯度，確保每一層權(quán)重的更新方向是朝著損失函數(shù)減小的方向。2.對比說明全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理圖像數(shù)據(jù)時的優(yōu)缺點。全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：優(yōu)點是結(jié)構(gòu)簡單直觀，能對圖像進(jìn)行全局特征提取。缺點是參數(shù)數(shù)量多，計算量大，容易過擬合，且對圖像局部特征提取能力弱。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：優(yōu)點是通過卷積層和池化層有效減少參數(shù)數(shù)量，計算量小，能自動提取圖像局部特征，對圖像的平移、旋轉(zhuǎn)等有較好的魯棒性。缺點是模型結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，理解起來有一定難度。四、材料分析題（每題15分，共30分）答題要求：閱讀材料，回答問題。材料：在一個圖像分類任務(wù)中，使用了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。該CNN包含多個卷積層、池化層和全連接層。訓(xùn)練過程中，發(fā)現(xiàn)模型在訓(xùn)練集上的準(zhǔn)確率不斷提高，但在測試集上的準(zhǔn)確率卻停滯不前，甚至出現(xiàn)下降的情況。1.請分析可能導(dǎo)致這種現(xiàn)象的原因?？赡茉蛴校阂皇悄Ｐ瓦^擬合，在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好但對測試集泛化能力不足。這可能是由于模型復(fù)雜度高、訓(xùn)練數(shù)據(jù)量相對少或訓(xùn)練時間過長等。二是數(shù)據(jù)預(yù)處理不當(dāng)，比如訓(xùn)練集和測試集的數(shù)據(jù)分布不一致，導(dǎo)致模型在測試集上效果差。三是優(yōu)化器選擇不合適或?qū)W習(xí)率設(shè)置不合理，使得模型在訓(xùn)練過程中不能很好地收斂到最優(yōu)解。2.針對上述問題，提出相應(yīng)的解決措施。對于過擬合問題，可以增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)量，進(jìn)行數(shù)據(jù)增強，如旋轉(zhuǎn)、翻轉(zhuǎn)等操作。也可以適當(dāng)降低模型復(fù)雜度，如減少隱藏層神經(jīng)元數(shù)量或?qū)訑?shù)。對于數(shù)據(jù)預(yù)處理問題，要確保訓(xùn)練集和測試集數(shù)據(jù)分布一致，采用相同的歸一化等預(yù)處理方法。優(yōu)化器方面，可以嘗試不同的優(yōu)化器，如Adam、RMSProp等，同時調(diào)整合適的學(xué)習(xí)率，通過觀察訓(xùn)練過程中的損失函數(shù)變化來確定合適的學(xué)習(xí)率值。材料：在構(gòu)建一個用于預(yù)測股票價格的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型時，收集了過去一段時間內(nèi)的股票價格數(shù)據(jù)以及相關(guān)的市場指標(biāo)數(shù)據(jù)作為輸入，輸出為未來一段時間的股票價格預(yù)測值。模型訓(xùn)練完成后，發(fā)現(xiàn)預(yù)測結(jié)果與實際股票價格偏差較大。1.請分析可能導(dǎo)致預(yù)測偏差大的原因?？赡茉蛴校阂皇菙?shù)據(jù)質(zhì)量問題，如數(shù)據(jù)存在噪聲、缺失值等，影響模型對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確理解。二是模型結(jié)構(gòu)不合理，沒有充分捕捉股票價格與市場指標(biāo)之間的復(fù)雜關(guān)系。三是市場的不確定性，股票價格受多種因素影響，有些因素難以量化和納入模型，導(dǎo)致模型無法準(zhǔn)確預(yù)測。四是訓(xùn)練數(shù)據(jù)的時間跨度和特征選擇可能不合適，不能很好地反映未來的市場情況。2.如何改進(jìn)該模型以提高預(yù)測準(zhǔn)確性？首先要對數(shù)據(jù)進(jìn)行更嚴(yán)格的清洗和預(yù)處理，去除噪聲和填充缺失值。然后優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)，嘗試不同的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，如增加隱藏層或使用更適合時間序列數(shù)據(jù)的模型，如LSTM。同時，不斷調(diào)整特征選擇，納入更多與股票價格相關(guān)的重要因素。還可以結(jié)合多種預(yù)測方法，如將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與傳統(tǒng)的時間序列分析方法相結(jié)合。另外，持續(xù)更新訓(xùn)練數(shù)據(jù)，以適應(yīng)市場的動態(tài)變化，提高模型的時效性。五、設(shè)計題（10分）答題要求：設(shè)計一個簡單的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于手寫數(shù)字識別。要求說明模型包含的層及其作用，以及各層之間的連接方式。設(shè)計一個簡單的手寫數(shù)字識別神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型：輸入層：接收手寫數(shù)字圖像數(shù)據(jù)，將其作為模型的輸入。卷積層：通過卷積核提取圖像的局部特征，如邊緣、線條等，減少數(shù)據(jù)維度。池化層：對卷積層的輸出進(jìn)行下采樣，進(jìn)一步減少數(shù)據(jù)量，同時保留重要特征。全連接層：