2025年大学大一（人工智能技术应用）深度学习框架应用试题及答案

2025年大学大一（人工智能技术应用）深度学习框架应用试题及答案

（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：每题只有一个正确答案，请将正确答案的序号填在括号内。(总共10题，每题3分，每题给出的选项中，只有一项符合题目要求)1.以下哪个深度学习框架在图像识别领域应用广泛？（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.以上都是2.深度学习框架中的计算图主要用于（）A.可视化模型结构B.加速模型训练C.记录模型计算过程D.存储模型参数3.在TensorFlow中，用于构建神经网络模型的核心类是（）A.TensorB.SessionC.ModelD.Layer4.以下哪种优化器在深度学习中收敛速度较快？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam5.深度学习模型的训练数据通常需要进行（）A.归一化B.标准化C.增强D.以上都是6.在PyTorch中，定义神经网络模型的常用方式是（）A.使用Sequential类B.继承nn.Module类C.使用函数式APID.以上都不对7.以下哪个指标可用于评估深度学习模型的分类性能？（）A.准确率B.召回率C.F1值D.以上都是8.深度学习框架中的分布式训练主要用于（）A.提高模型训练速度B.增加模型的泛化能力C.减少模型参数数量D.优化模型结构9.在Keras中，用于编译模型的方法是（）A.build()B.compile()C.fit()D.evaluate()10.以下哪种深度学习模型常用于自然语言处理中的文本生成任务？（）A.卷积神经网络B.循环神经网络C.生成对抗网络D.强化学习模型第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述深度学习框架的主要特点和优势。12.（15分）请详细说明在TensorFlow中构建一个简单的全连接神经网络的步骤。13.（15分）在深度学习模型训练中，超参数调整的重要性是什么？请列举一些常见的超参数并说明其作用。14.（材料题15分）材料：在一个图像分类任务中，使用了卷积神经网络（CNN）进行模型训练。数据集包含10个类别，共1000张图像，其中训练集800张，验证集100张，测试集100张。经过多次训练和调整超参数后，得到了以下模型评估结果：训练集准确率为95%，验证集准确率为85%，测试集准确率为80%。问题：请分析该模型的性能表现，并提出可能的改进措施。15.（材料题15分）材料：某公司使用深度学习模型进行客户信用评估。收集了大量客户的历史数据，包括年龄、收入、信用记录等特征。通过深度学习模型训练，得到了一个能够预测客户信用风险的模型。在实际应用中，发现模型对某些高风险客户的预测准确率较低。问题：请分析可能导致模型对高风险客户预测准确率低的原因，并提出相应的解决方法。答案：1.D2.C3.D4.D5.D6.B7.D8.A9.B10.B11.深度学习框架的主要特点和优势包括：高效的计算能力，能加速模型训练；丰富的模型库和工具，便于快速搭建模型；支持分布式训练，可提高训练速度；具有自动求导等功能，方便优化模型；易于扩展和定制，能适应不同应用场景。12.步骤如下：首先导入TensorFlow库；定义输入层，指定输入数据的形状等；通过Dense层逐步构建全连接层，设置神经元数量等参数；定义输出层，根据任务确定输出形状；使用Sequential类将各层组合起来；编译模型，指定优化器、损失函数和评估指标；准备训练数据并进行模型训练。13.超参数调整很重要，因为它能显著影响模型性能。常见超参数如学习率，影响模型收敛速度和精度；批量大小，影响训练效率和稳定性；隐藏层神经元数量，决定模型复杂度；迭代次数，控制模型训练程度。通过合理调整超参数，可找到最优模型。14.该模型在训练集上准确率较高，说明模型对训练数据拟合较好。但验证集和测试集准确率低于训练集，存在过拟合问题。改进措施：可增加数据增强，扩充训练数据；适当减少模型复杂度，如减少卷积层或神经元数量；采用正则化方法，如L1或L2正则化；调整超参数，如降低学习率。15.可能原因：数据不平衡，高风险客户数据量少；特征选择不当，未