2025年大学大二（深度学习应用）模型应用期末测试试题及答案

2025年大学大二（深度学习应用）模型应用期末测试试题及答案

（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：以下每题有四个选项，其中只有一个选项是正确的，请将正确选项的序号填在括号里。(总共10题，每题3分)1.以下哪种深度学习模型在图像分类任务中表现最为出色？（）A.循环神经网络（RNN）B.卷积神经网络（CNN）C.生成对抗网络（GAN）D.深度信念网络（DBN）2.在深度学习中，以下哪个优化器通常能够更快地收敛到较好的解？（）A.随机梯度下降（SGD）B.AdagradC.AdadeltaD.Adam3.以下关于卷积层的说法，错误的是（）A.卷积层通过卷积核提取图像特征B.卷积层可以减少数据的维度C.卷积层中的卷积核大小固定不变D.卷积层能有效提取局部特征4.对于一个多分类问题，通常使用以下哪种激活函数？（）A.SigmoidB.TanhC.ReLUD.Softmax5.深度学习模型训练时，数据集划分通常不包括以下哪种？（）A.训练集B.验证集C.测试集D.增强集6.以下哪种技术可以防止深度学习模型过拟合？（）A.增加网络层数B.数据增强C.减小学习率D.增加神经元数量7.在处理序列数据时，常用的深度学习模型是（）A.CNNB.RNNC.自编码器D.受限玻尔兹曼机8.深度学习模型的损失函数用于衡量（）A.模型的准确率B.模型的泛化能力C.模型预测值与真实值之间的差异D.模型的训练速度9.以下哪种方法可以提高深度学习模型的泛化能力？（）A.正则化B.增加训练数据量C.调整网络结构D.以上都是10.对于深度学习模型的超参数调整，以下哪种方法不属于常用的？（）A.随机搜索B.网格搜索C.遗传算法D.暴力搜索第II卷（非选择题共70分）（总共3题，每题10分）1.请简要阐述卷积神经网络（CNN）在图像识别中的工作原理。2.说明深度学习中常用的几种优化器及其特点。3.简述如何评估深度学习模型的性能。（总共2题，每题15分）1.材料：在一个图像分类任务中，使用了一个简单的卷积神经网络模型。该模型包含两个卷积层，每个卷积层后接一个池化层，最后是全连接层。训练过程中，发现模型在训练集上的准确率很高，但在测试集上的准确率较低。问题：请分析可能导致这种情况的原因，并提出相应的解决方法。2.材料：有一个用于预测房价的深度学习模型，输入特征包括房屋面积、房间数量等。模型在训练过程中损失函数不断下降，但预测结果与实际房价相差较大。问题：请探讨可能的原因及改进措施。（总共2题，每题20分）1.材料：在医疗影像诊断中，深度学习模型被用于识别疾病特征。例如，通过对X光图像进行分析，判断是否存在某种疾病。问题：请设计一个基于深度学习的医疗影像诊断系统框架，并说明各部分的作用。2.材料：随着深度学习在自然语言处理中的广泛应用，如机器翻译、文本生成等。问题：请描述一种基于深度学习的机器翻译模型的工作流程，并分析其优势和挑战。答案：1.B2.D3.C4.D5.D6.B7.B8.C9.D10.D第II卷答案：1.卷积神经网络在图像识别中，首先通过卷积层中的卷积核与图像进行卷积操作，提取图像的局部特征。然后经过池化层对特征进行下采样，减少数据量并保留主要特征。最后通过全连接层将提取的特征进行分类或回归等操作，从而实现图像的识别。2.随机梯度下降（SGD）：简单易实现，但容易在鞍点停滞，收敛不稳定。Adagrad：自适应调整学习率，适合处理稀疏数据，但后期学习率可能过小。Adadelta：自适应调整学习率，计算效率高，能避免学习率过早衰减。Adam：结合了动量和自适应学习率，收敛速度快，效果较好。3.可以通过计算准确率、召回率、F1值等指标评估分类模型性能；对于回归模型，常用均方误差、平均绝对误差等。还可以通过绘制混淆矩阵直观了解模型在各类别上的预测情况，通过交叉验证等方法评估模型的稳定性和泛化能力。第II卷第二部分答案：1.原因可能是过拟合，模型在训练集上过度拟合了噪声。解决方法可以是增加数据增强，扩充数据集；采用正则化方法，如L1或L2正则化；适当减少网络层数或神经元数量。也可能是测试集和训练集分布差异大，可尝试对数据进行预处理，使其分布更接近。2.原因可能是模型没有捕捉到房价与特征之间的复杂非线性关系。改进措施可以是增加网络层数或神经元数量，采用更复杂的网络结构；尝试不同的激活函数；对数据进行特征工程，提取更有效的特征；调整优化器及其参数，以更好地收敛。第II卷第三部分答案：1.框架：首先是数据预处理模块，对医疗影像进行归一化、增强等操作。然后是卷积神经网络模块，通过多层卷积和池化提取影像特征。接着是分类模块，根据提取的特征判断疾病类别。最后是结果输出与可视化模块，展示诊断结果。各部分协同工作，实现准确的疾病诊断。