2025 年大学人工智能应用（模型训练）期中试卷

2025年大学人工智能应用（模型训练）期中试卷

（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，请将正确答案填在括号内）1.以下哪种算法不属于深度学习中的优化算法？（）A.梯度下降法B.牛顿法C.AdagradD.随机森林算法2.在训练神经网络时，以下关于激活函数的说法错误的是（）A.sigmoid函数的输出值范围在(0,1)之间B.ReLU函数可以有效缓解梯度消失问题C.tanh函数是一种非线性函数D.激活函数的作用是引入非线性因素3.对于一个具有n个输入神经元、m个隐藏层神经元和k个输出神经元的全连接神经网络，其隐藏层权重矩阵的维度是（）A.n×mB.m×nC.m×kD.k×m4.以下关于卷积神经网络（CNN）的说法正确的是（）A.CNN主要用于处理文本数据B.CNN中的卷积层可以自动提取图像的特征C.CNN的池化层会增加特征的维度D.CNN不需要进行参数训练5.在模型训练中，以下哪种情况可能导致模型过拟合？（）A.训练数据量过少B.模型复杂度太低C.正则化参数设置过大D.训练轮数过多6.以下哪个指标可以用来评估分类模型的性能？（）A.均方误差B.准确率C.召回率D.B和C7.当使用随机梯度下降（SGD）进行模型训练时，每次更新参数使用的样本数是（）A.全部训练样本B.一个随机样本C.固定数量的样本D.以上都不对8.对于循环神经网络（RNN），以下说法错误的是（）A.RNN可以处理序列数据B.RNN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.RNN不需要考虑时间步之间的关系9.在模型训练中，数据预处理不包括以下哪个步骤？（）A.数据清洗B.特征工程C.模型评估D.数据归一化10.以下哪种方法可以防止模型在训练过程中陷入局部最优解？（）A.增加训练数据量B.降低学习率C.使用随机初始化参数D.以上都可以二、多项选择题（总共5题，每题5分，每题有两个或两个以上正确答案，请将正确答案填在括号内，多选、少选或错选均不得分）1.以下属于深度学习框架的有（）A.TensorFlowB.PyTorchC.KerasD.Scikit-learn2.在训练神经网络时，优化器的选择会影响模型的训练效果，以下优化器中哪些是自适应学习率的优化器？（）A.AdadeltaB.RMSPropC.AdamD.SGD3.对于图像分类任务，以下哪些是常用的数据集？（）A.ImageNetB.CIFAR-10C.MNISTD.IMDb影评数据集4.以下关于模型评估的说法正确的是（）A.可以使用交叉验证来评估模型的泛化能力B.测试集应该与训练集相互独立C.混淆矩阵可以直观地展示分类模型的性能D.模型评估指标越高，模型性能一定越好5.当模型出现梯度消失问题时，可以采取以下哪些措施来解决？（）A.更换激活函数B.使用预训练模型C.调整网络结构D.增加训练轮数三、判断题（总共10题，每题2分，请判断对错，在括号内打“√”或“×”）1.深度学习模型的性能只取决于模型的结构，与数据无关。（）2.所有的激活函数都是可导的。（）3.卷积神经网络中的卷积核大小必须是固定的。（）4.模型训练的目标是使损失函数的值最小化。（）5.随机森林算法是一种深度学习算法。（）6.在训练神经网络时，批量归一化（BatchNormalization）可以加快模型的收敛速度。（）7.对于回归问题，均方误差是一种常用的损失函数。（）8.循环神经网络只能处理固定长度的序列数据。（）9.数据增强是一种有效的提高模型泛化能力的方法。（）10.模型的参数越多，模型的性能一定越好。（）四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答问题）1.简述梯度下降法的基本原理，并说明其在模型训练中的作用。2.请解释卷积神经网络中卷积层和池化层的作用，并举例说明。3.当模型出现过拟合现象时，有哪些方法可以进行解决？请简要阐述。五、论述题（总共1题，每题20分，请详细阐述你的观点）请论述人工智能应用（模型训练）中，如何选择合适的模型结构和训练方法来解决实际问题。结合具体的应用场景，如图像识别、自然语言处理等进行说明。答案：一、选择题1.D2.B3.A4.B5.D6.D7.B8.D9.C10.C二、多项选择题1.ABC2.ABC3.ABC4.ABC5.ABC三、判断题1.×2.×3.×4.√5.×6.√7.√8.×9.√10.×四、简答题1.梯度下降法基本原理：通过计算损失函数对模型参数的梯度，沿着梯度相反的方向更新参数，使得损失函数值逐渐减小。在模型训练中作用是找到使损失函数最小的参数值，从而确定最优模型。2.卷积层作用：自动提取图像等数据的特征，通过卷积核与数据卷积操作得到特征图。例如对图像进行卷积可提取边缘、纹理等特征。池化层作用：降低特征维度，减少计算量和过拟合风险。如最大池化会选取局部区域最大值作为新特征值。3.解决过拟合方法：增加训练数据量，使模型学习更全面特征；降低模型复杂度，如减少神经网络层数或神经元数量；使用正则化，如L1、L2正则化约束参数；采用早停策略，在验证集损失不再下降时停止训练。五、论述题在人工智能应用（模型训练）中，选择合适模型结构和训练方法至关重要。对于图像识别，卷积神经网络是常用结构。其卷积层能有效提取图像特征，池化层降低维度，全连接层进