2025 年大学人工智能（模型训练）期末测试卷

2025年大学人工智能（模型训练）期末测试卷

（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.在人工智能模型训练中，以下哪种优化算法在处理大规模数据时通常表现较好？（）A.梯度下降B.AdagradC.RMSPropD.Adam2.对于深度神经网络的训练，以下关于激活函数的说法错误的是（）A.Sigmoid函数在输入较大时梯度趋近于0B.ReLU函数能有效缓解梯度消失问题C.Tanh函数的值域在(-1,1)之间D.Softmax函数常用于多分类问题的输出层，输出值之和为1E.LeakyReLU函数在负半轴的梯度为一个固定的较小值3.在模型训练中，关于正则化的作用，以下说法正确的是（）A.可以防止模型过拟合，提高模型泛化能力B.能加快模型收敛速度C.主要用于减少模型参数数量D.可以增加模型的表达能力4.以下哪种数据增强方法不属于图像数据增强（）A.随机裁剪B.水平翻转C.增加噪声D.词袋模型扩展5.在训练循环神经网络（RNN）时，面临的主要问题是（）A.梯度消失B.梯度爆炸C.计算资源需求大D.以上都是6.模型训练时，超参数的选择对模型性能至关重要。以下属于超参数的是（）A.模型的权重B.学习率C.数据的均值D.激活函数的输出值7.当使用交叉验证来评估模型性能时，以下关于K折交叉验证的说法正确的是（）A.K值越大，模型评估越准确，但计算量越大B.每次划分验证集时，数据分布可能不均匀C.主要用于处理数据量较小的情况D.以上都不对8.在模型训练中，以下哪种技术可以用于缓解梯度消失问题（）A.增加网络层数B.使用随机梯度下降C.采用批归一化D.减小学习率9.对于多模态数据的模型训练，以下说法错误的是（）A.可以将不同模态的数据特征进行融合B.不同模态的数据需要分别训练模型然后进行合并C.能够提高模型对复杂场景的理解能力D.多模态数据训练的模型泛化性更强10.模型训练过程中，监控训练集和验证集的损失函数值，如果训练集损失不断下降，而验证集损失上升，这可能是因为（）A.模型过拟合B.模型欠拟合C.学习率设置过大D.数据预处理不当二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有多个正确答案，请将正确答案填入括号内，少选、多选、错选均不得分）1.以下哪些优化算法属于自适应学习率的优化算法（）A.AdagradB.RMSPropC.AdamD.AdadeltaE.SGD2.在深度学习模型训练中，常用的损失函数有（）A.交叉熵损失函数B.均方误差损失函数C.Hinge损失函数D.L1损失函数E.L2损失函数3.数据预处理在模型训练中起着重要作用，以下属于数据预处理步骤的有（）A.数据清洗B.数据标注C.数据归一化D.数据采样E.数据特征提取4.关于卷积神经网络（CNN），以下说法正确的是（）A.具有局部感知和权值共享的特点B.能够自动提取图像的特征C.相比于全连接网络，参数数量更少D.常用于图像分类、目标检测等任务E.卷积层的核大小必须固定5.在模型训练中，以下哪些方法可以用于防止模型梯度爆炸（）A.梯度裁剪B.使用较小的学习率C.采用正则化D.增加网络层数E.调整激活函数三、判断题（总共10题，每题3分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.在模型训练中，验证集的主要作用是评估模型的泛化能力。（）2.梯度下降算法中，学习率越大，模型收敛速度越快，最终效果越好。（）3.数据增强只能用于图像数据，对文本数据无效。（）4.模型的准确率越高，说明模型的性能越好。（）5.批归一化可以加速模型训练，但对模型的泛化能力没有影响。（）6.对于一个已经训练好的模型，改变超参数不会影响模型性能。（）7.循环神经网络（RNN）只能处理序列数据中的短期依赖问题。（）8.当模型出现欠拟合时，增加模型的复杂度可以提高模型性能。（）9.在多分类问题中，Softmax函数的输出值表示每个类别的概率。（）10.模型训练过程中，训练集损失一直下降，说明模型训练效果良好。（）四、简答题（总共3题，每题10分）1.请简要阐述模型训练中常用的正则化方法及其作用。2.说明在训练深度神经网络时，如何选择合适的激活函数，并举例说明不同激活函数的适用场景。3.简述交叉验证的原理及优点，并说明K折交叉验证的具体步骤。五、论述题（总共1题，每题20分）在人工智能模型训练中，面对大规模数据和复杂模型，如何有效地进行模型训练和优化？请从数据处理、模型选择、训练算法、超参数调整等方面进行论述。答案：一、选择题1.D2.E3.A4.D5.D6.B7.A8.C9.B10.A二、多项选择题1.ABCD2.ABCDE3.ACDE4.ABCD5.ABC三、判断题1.√2.×3.×4.×5.×6.×7.×8.√9.√10.×四、简答题1.常用正则化方法有L1和L2正则化。L1正则化会使参数稀疏，有助于特征选择；L2正则化能防止模型过拟合，使模型更泛化，通过对参数施加约束，让模型在训练时避免过度依赖某些参数，提高模型对未知数据的适应能力。2.选择激活函数要考虑模型的特点和任务需求。Sigmoid函数适用于二分类输出层；ReLU函数广泛用于隐藏层，能缓解梯度消失。Tanh函数值域在(-1,1)，可用于一些对输出范围有要求的场景。Softmax函数用于多分类输出层，输出各类别概率。3.交叉验证原理：将数据集划分成K个大小相似的子集，每次选一个子集作验证集，其余作训练集，重复K次，得到K个模型性能评估结果并平均。优点：能更准确评估模型泛化能力，有效利用数据。K折交叉验证步骤：先将数据集随机分成K份，每次取一份作验证集，其余K-1份作训练集，训练并评估模型，重复K次后综合评估结果。五、论述题在面对大规模数据和复杂模型时，数据处理方面要进行清洗、归