2025 年大学人工智能（深度学习框架）期中测试卷

2025年大学人工智能（深度学习框架）期中测试卷

（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3分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填入括号内）1.以下哪种激活函数在深度学习中具有稀疏性，有助于缓解梯度消失问题？（）A.ReLUB.sigmoidC.tanhD.softmax2.在卷积神经网络中，卷积层的主要作用是（）。A.对输入数据进行降维B.提取数据的特征C.增加模型的非线性D.进行分类预测3.下列关于深度学习框架中优化器的说法，错误的是（）。A.Adam优化器结合了Adagrad和RMSProp的优点B.SGD是最基本的优化器，容易陷入局部最优C.Adagrad适合处理稀疏数据D.RMSProp能够自适应调整学习率4.深度学习中的损失函数用于衡量（）。A.模型的复杂度B.数据的分布C.预测值与真实值之间的差异D.模型的收敛速度5.以下哪种神经网络结构常用于图像生成任务？（）A.循环神经网络（RNN）B.生成对抗网络（GAN）C.深度信念网络（DBN）D.长短时记忆网络（LSTM）6.在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B.评估模型的泛化能力C.增加数据量D.调整模型参数7.对于一个具有多个隐藏层的深度神经网络，其反向传播算法的核心是（）。A.计算梯度并更新参数B.前向传播计算输出C.初始化模型参数D.选择合适的激活函数8.以下哪种技术可以有效防止深度学习模型过拟合？（）A.增加模型层数B.减少训练数据量C.使用正则化方法D.提高学习率9.在自然语言处理中，词向量表示的作用是（）。A.将文本转换为计算机可处理的数值形式B.增加文本的长度C.提高文本的可读性D.进行文本分类10.深度学习模型的训练通常需要大量的计算资源，以下哪种硬件设备最适合加速深度学习训练？（）A.CPUB.GPUC.FPGAD.硬盘二、多项选择题（总共5题，每题4分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填入括号内，少选、多选均不得分）1.以下属于深度学习中常用的正则化方法有（）。A.L1正则化B.L2正则化C.DropoutD.数据增强2.卷积神经网络中池化层的作用包括（）。A.减少数据维度B.提高模型的平移不变性C.增加模型的参数数量D.防止模型过拟合3.下列关于循环神经网络（RNN）的说法，正确的有（）。A.适合处理序列数据B.存在梯度消失和梯度爆炸问题C.LSTM是RNN的一种改进形式D.主要用于图像分类任务4.在深度学习中，超参数包括（）。A.学习率B.隐藏层神经元数量C.迭代次数D.模型的权重参数5.以下哪些是深度学习在医疗领域的应用场景？（）A.疾病诊断B.药物研发C.医疗影像分析D.智能健康监测三、判断题（总共10题，每题2分，请判断下列说法的对错，对的打“√”，错的打“×”）1.深度学习模型的性能只取决于模型的结构，与数据和优化方法无关。（）2.在深度学习中，使用的优化器越多，模型的训练效果越好。（）3.卷积神经网络中的卷积核大小固定不变。（）4.深度信念网络是一种无监督学习模型。（）5.对于分类问题，softmax函数通常作为输出层的激活函数。（）6.模型的训练误差越小，泛化能力越强。（）7.Dropout技术在训练过程中会随机丢弃一部分神经元。（）8.自然语言处理中，词袋模型能够很好地捕捉文本中的语义信息。（）9.深度学习模型在训练过程中，验证集的损失应该一直下降。（）10.随着模型层数的增加，深度学习模型的训练时间会线性增加。（）四（总共3题，每题10分，简要回答下列问题）1.请简述反向传播算法的基本原理。2.对比L1正则化和L2正则化的优缺点。3.说明生成对抗网络（GAN）的主要组成部分及其工作原理。五、综合题（总共2题，每题15分，结合所学知识，解决实际问题）1.假设你要构建一个用于图像分类的深度学习模型，使用卷积神经网络（CNN）。请描述你会如何设计该模型的架构，包括选择哪些层，以及各层的作用。2.现有一个深度学习模型在训练过程中出现了过拟合现象，请分析可能的原因，并提出至少三种解决方法。答案1.选择题-1.A-2.B-3.B-4.C-5.B-6.B-7.A-8.C-9.A-10.B2.多项选择题-1.ABC-2.ABD-3.ABC-4.ABC-5.ABCD3.判断题-1.×-2.×-3.×-4.√-5.√-6.×-7.√-8.×-9.×-10.×4.四-1.反向传播算法是用于计算神经网络中损失函数关于各个参数的梯度的算法。它从输出层开始，根据损失函数计算输出层的梯度，然后反向传播到隐藏层，依次计算每个隐藏层的梯度。通过链式法则，将损失函数对输出的梯度逐步乘以各层的激活函数导数，得到对各层参数的梯度，从而可以使用梯度下降等方法更新参数。-2.L1正则化优点是能产生更稀疏解，可用于特征选择；缺点是梯度变化不连续，计算复杂。L2正则化优点是能防止过拟合，使模型更平滑；缺点是不会产生稀疏解。-3.GAN主要由生成器和判别器组成。生成器用于生成虚假数据，判别器用于判断输入数据是真实的还是生成器生成的。工作时，生成器不断生成数据，判别器不断学习区分真实数据和生成数据，两者相互对抗，直到生成器生成的数据能以假乱真，判别器无法准确区分。5.五-1.架构设计：输入层接收图像数据。接着是多个卷积层，用于提取图像特征。池化层降低数据维度，保留主要特征。然后是全连接层，将特征