2025 年大学人工智能（深度学习实践）试题及答案

2025年大学人工智能（深度学习实践）试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______一、选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种神经网络结构常用于图像分类任务？（）A.循环神经网络（RNN）B.卷积神经网络（CNN）C.长短时记忆网络（LSTM）D.生成对抗网络（GAN）2.在深度学习中，激活函数的作用是（）。A.增加模型的非线性B.减少模型的参数数量C.加速模型的训练D.提高模型的准确率3.以下哪个优化器在深度学习中应用较为广泛且收敛速度较快？（）A.随机梯度下降（SGD）B.AdagradC.AdamD.RMSProp4.对于一个具有n个输入神经元和m个输出神经元的全连接层，其参数数量为（）。A.nmB.n+mC.nm+n+mD.nm+15.下列哪种数据增强方法常用于提高图像数据的多样性？（）A.随机裁剪B.均值滤波C.高斯模糊D.直方图均衡化6.在训练深度学习模型时，以下哪种策略可以防止模型过拟合？（）A.增加训练数据B.减少模型层数C.使用正则化D.提高学习率7.以下哪个是深度学习中常用的损失函数用于回归任务？（）A.交叉熵损失函数B.均方误差损失函数C.hinge损失函数D.对数损失函数8.对于一个深度神经网络，其隐藏层的作用是（）。A.直接输出预测结果B.提取输入数据的特征C.对输出进行加权求和D.对输入进行归一化9.在深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）。A.加速模型收敛B.减少模型参数C.提高模型泛化能力D.以上都是10.以下哪种深度学习框架在工业界应用广泛且具有高效的计算性能？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.MXNet二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有两个或以上正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪些是深度学习中常用的卷积层参数？（）A.卷积核大小B.步长C.填充D.激活函数类型2.下列哪些方法可以用于评估深度学习模型的性能？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.均方误差3.在深度学习中，以下哪些是常用的正则化方法？（）A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.数据归一化4.对于循环神经网络（RNN），以下哪些说法是正确的？（）A.擅长处理序列数据B.存在梯度消失问题C.比CNN更适合处理图像D.LSTM是其改进版本5.以下哪些技术可以用于提高深度学习模型的鲁棒性？（）A.对抗训练B.模型融合C.数据增强D.降低模型复杂度三、判断题（总共10题，每题3分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.深度学习模型的性能只取决于模型的结构，与训练数据无关。（）2.卷积神经网络中的池化层主要用于减少数据维度，提高计算效率。（）3.在训练深度学习模型时，学习率越大，模型收敛越快。（）4.生成对抗网络（GAN）主要用于生成新的数据样本，而不是进行分类或回归。（）5.深度神经网络的层数越多，模型的性能一定越好。（）6.数据归一化可以加速模型的训练，提高模型的泛化能力。（）7.交叉熵损失函数只能用于分类任务，不能用于回归任务。（）8.随机梯度下降（SGD）每次更新参数时只使用一个样本，而Adagrad每次使用所有样本。（）9.对于图像分类任务，使用预训练模型可以提高训练效率和准确率。（√）10.深度学习模型在训练过程中，验证集的损失不断下降，说明模型没有过拟合。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.请简述卷积神经网络（CNN）的主要结构及其各部分的作用。2.解释什么是梯度消失和梯度爆炸问题，以及如何在深度学习中避免这些问题。3.简述在深度学习中，如何进行模型的超参数调优，有哪些常用的调优方法？五、综合题（总共2题，每题15分，请结合所学知识回答问题）1.假设你要构建一个用于识别手写数字的深度学习模型。请描述你会采用的整体流程，包括数据预处理、模型选择与设计、训练过程以及模型评估方法。2.请阐述深度学习在自然语言处理中的应用，例如文本分类和机器翻译。并说明在这些应用中，深度学习模型是如何处理文本数据的，以及面临的挑战和解决方案。答案1.选择题-1.B-2.A-3.C-4.C-5.A-6.C-7.B-8.B-9.D-10.A2.多项选择题-1.ABC-2.ABCD-3.ABC-4.ABD-5.ABC3.判断题-1.×-2.√-3.×-4.√-5.×-6.√-7.×-8.×-9.√-10.×4.简答题-1.CNN主要结构包括卷积层、池化层、全连接层。卷积层通过卷积核提取图像特征；池化层减少数据维度，保留主要特征；全连接层将提取的特征进行分类或回归等操作得到最终结果。-2.梯度消失是指在深层神经网络中，梯度在反向传播过程中逐渐变小，导致网络难以训练。梯度爆炸则相反，梯度变得过大。可通过合理初始化权重、使用合适的激活函数（如ReLU）、采用梯度裁剪等方法避免。-3.超参数调优可采用随机搜索、网格搜索等方法。先确定要调优的超参数范围，然后通过这些方法尝试不同组合训练模型，根据验证集性能选择最优超参数组合。5.综合题-1.数据预处理：收集手写数字图像数据，进行灰度化、归一化、裁剪等操作。模型选择与设计：采用CNN，如LeNet等。训练过程：划分训练集、验证集，使用交叉熵损失函数，Adam优化器训练模型。模型评估