2025年大学大二（人工智能）深度学习基础阶段测试试题及答案

2025年大学大二（人工智能）深度学习基础阶段测试试题及答案

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______第I卷（选择题共30分）答题要求：本卷共6题，每题5分。每题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下关于深度学习中神经网络的说法，错误的是（）A.神经网络由多个神经元组成B.神经元之间通过权重连接C.神经网络只能处理线性问题D.深度神经网络具有多个隐藏层2.在深度学习中，激活函数的作用是（）A.增加模型的复杂度B.对神经元的输出进行非线性变换C.加速模型的训练D.减少模型的参数数量3.下列哪种优化算法在深度学习中应用广泛且收敛速度较快（）A.梯度下降法B.Adagrad算法C.Adam算法D.RMSProp算法4.深度学习中，用于图像分类的经典卷积神经网络是（）A.LeNetB.AlexNetC.VGGD.以上都是5.以下关于损失函数的说法，正确的是（）A.损失函数值越大，模型性能越好B.常用的损失函数有交叉熵损失函数等C.损失函数只在训练开始时起作用D.损失函数与模型的泛化能力无关6.在深度学习模型训练中，关于数据集划分，说法正确的是（）A.只需要划分训练集和测试集B.验证集可有可无C.训练集用于模型训练，验证集用于调整超参数，测试集用于评估模型性能D.测试集数据量应尽可能大第II卷（非选择题共70分）（一）填空题（每题5分，共20分）1.深度学习中，卷积层的主要作用是____________________。2.循环神经网络（RNN）常用于处理____________________数据。3.批归一化（BatchNormalization）的目的是____________________。4.迁移学习是指____________________。（二）简答题（每题10分，共30分）1.简述深度学习中反向传播算法的原理。2.对比传统机器学习算法，深度学习算法有哪些优势？3.如何评估一个深度学习模型的性能？（三）材料分析题（每题10分，共20分）材料：在图像识别任务中，使用了一个简单的卷积神经网络模型。该模型包含3个卷积层，每个卷积层后接ReLU激活函数，然后是池化层。经过多次训练后，在测试集上的准确率达到了80%。但在实际应用中，发现对于一些特殊角度的物体图像识别效果较差。1.请分析该模型在实际应用中识别效果差的可能原因。2.针对这些原因，提出改进方案。答案：第I卷：1.C2.B3.C4.D5.B6.C第II卷：（一）：1.提取图像的特征2.序列3.加速模型训练，减少梯度消失或梯度爆炸问题4.将在一个任务上训练好的模型参数迁移到另一个相关任务上进行训练（二）：1.反向传播算法是基于梯度下降的原理，通过计算损失函数对模型参数的梯度，然后反向传播这些梯度来更新模型参数。从输出层开始，根据损失函数计算梯度，依次向前传播到隐藏层，从而更新各层的权重。2.深度学习算法能够自动从大量数据中学习复杂的模式和特征，具有更强的非线性建模能力；可以处理大规模的数据；在图像、语音等复杂任务上表现更优。3.可以通过准确率、召回率、F1值、均方误差等指标评估分类模型；用均方误差、平均绝对误差等评估回归模型；还可以通过交叉验证、对比不同模型的指标等方式全面评估模型性能。（三）：1.可能原因：卷积层的感受野设置不合理，对特殊角度物体特征提取不充分；池化层丢失了一些重要特征；模型没有充分学习到物体在不同角度下的特征变化。2.改进方案：调整卷积层的卷积核大小和步