2025年大学第四学年（数据科学与大数据技术）深度学习应用试题及答案

2025年大学第四学年（数据科学与大数据技术）深度学习应用试题及答案

（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：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。请将正确答案的序号填在括号内。1.以下哪种优化器在深度学习中常用于处理梯度消失问题？（）A.SGDB.AdagradC.RMSPropD.Adam2.在卷积神经网络中，卷积层的主要作用是（）。A.增加网络的非线性B.提取图像特征C.进行分类预测D.减少参数数量3.下列关于循环神经网络（RNN）的说法，错误的是（）。A.能够处理序列数据B.容易出现梯度爆炸和梯度消失问题C.长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种改进D.RNN在处理文本数据时表现不如卷积神经网络4.深度学习模型训练过程中，验证集的作用是（）。A.用于训练模型参数B.评估模型的泛化能力C.调整模型的超参数D.增加数据的多样性5.当使用交叉熵损失函数时，模型输出通常是（）。A.概率分布B.原始数值C.离散值D.连续值6.在深度学习中，批量归一化（BatchNormalization）的主要目的是（）。A.加速模型训练B.防止过拟合C.提高模型的泛化能力D.以上都是第II卷（非选择题，共70分）（一）简答题（共20分）答题要求：简要回答下列问题，每题10分。1.请简述深度学习中常用的激活函数及其特点。2.说明卷积神经网络中池化层的作用。（二）论述题（共20分）答题要求：详细阐述下列问题，字数在300字左右。阐述如何使用深度学习进行图像分类，并说明在训练过程中可能遇到的问题及解决方法。（三）代码题（共10分）答题要求：请根据给定的代码描述其功能，并补充缺失的部分。```pythonimporttensorflowastf构建一个简单的全连接神经网络model=tf.keras.Sequential([tf.keras.layers.Dense(64,activation='relu',input_shape=(784,)),tf.keras.layers.Dense(10,activation='softmax')])编译模型pile(optimizer='adam',loss='sparse_categorical_crossentropy',metrics=['accuracy'])加载数据(x_train,y_train),(x_test,y_test)=tf.keras.datasets.mnist.load_data()x_train=x_train.reshape(-1,784).astype('float32')/255.0x_test=x_test.reshape(-1,784).astype('float32')/255.0训练模型model.fit(x_train,y_train,epochs=5,batch_size=32)评估模型test_loss,test_acc=model.evaluate(x_test,y_test)print('Testaccuracy:',test_acc)```（五）材料分析题（共20分）答题要求：阅读以下材料，回答问题。材料：随着人工智能技术的快速发展，深度学习在自然语言处理领域取得了显著的成果。例如，在机器翻译任务中，基于深度学习的模型能够自动将一种语言翻译成另一种语言。然而，深度学习模型在处理复杂语义和上下文信息时仍存在一定的局限性。一些研究表明，深度学习模型可能会受到数据偏差的影响，导致生成的翻译结果不够准确或不符合语言习惯。问题1：请分析深度学习在自然语言处理中的优势和局限性。（10分）问题2：针对深度学习模型在自然语言处理中存在的局限性，你认为可以采取哪些改进措施？（10分）答案：第I卷答案1.C2.B3.D4.B5.A6.D第II卷答案（一）简答题答案1.常用激活函数及特点：-Sigmoid函数：输出范围在(0,1)，可将输入映射到概率形式，但容易出现梯度消失问题。-Tanh函数：输出范围在(-1,1)，比Sigmoid函数缓解了梯度消失问题。-ReLU函数：计算简单，能有效缓解梯度消失和梯度爆炸问题，使网络训练更快。-LeakyReLU函数：在ReLU基础上改进，解决了负半轴梯度为0的问题。2.池化层作用：降低数据维度，减少计算量，同时保留主要特征，防止过拟合，提高模型对输入数据微小变化的鲁棒性。（二）论述题答案使用深度学习进行图像分类，首先要构建卷积神经网络模型，如VGG、ResNet等。通过卷积层提取图像特征，池化层降低维度。然后连接全连接层进行分类预测。训练过程中可能遇到的问题有：梯度消失或爆炸，可采用合适的优化器如Adam等解决；过拟合，可增加数据增强、正则化等方法；还可能存在收敛慢的问题，可调整学习率等超参数。（三）代码题答案这段代码构建了一个简单的全连接神经网络用于MNIST数据集的分类。首先定义了一个Sequential模型，包含两个全连接层，第一层64个神经元，激活函数为relu，输入形状为784；第二层10个神经元，激活函数为softmax。然后编译模型，使用adam优化器，稀疏分类交叉熵损失函数，评估指标为准确率。接着加载MNIST数据并进行预处理，最后训练模型并评估。缺失部分：在model.fit中应添加验证集参数，如validation_data=(x_test,y_test)。（五）材料分析题答案1.优势：在自然语言处理中能自动处理大量文本数据，取得较好的翻译等任务成果。局限性：处理复杂语义和上下文信息有困难，易受数据偏差影响，导致翻译结