2025年大学三年级（深度学习）深度学习基础试题及答案

2025年大学三年级（深度学习）深度学习基础试题及答案

（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：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。1.以下关于深度学习中神经网络结构的说法，错误的是（）A.卷积神经网络常用于图像识别B.循环神经网络适合处理序列数据C.全连接神经网络在处理复杂任务时效率最高D.长短时记忆网络是循环神经网络的一种2.深度学习中，激活函数的作用不包括（）A.增加模型的非线性B.加快模型的收敛速度C.提高模型的表达能力D.使模型能够学习复杂的模式3.下列关于反向传播算法的描述，正确的是（）A.它是一种用于训练神经网络的优化算法B.反向传播只涉及前向传播的计算C.反向传播算法不能更新神经网络的参数D.反向传播算法的计算效率很低4.在深度学习中，损失函数的作用是（）A.衡量模型预测结果与真实值之间的差异B.决定模型的训练速度C.控制模型的复杂度D.调整模型的超参数5.以下哪种优化器在深度学习中应用较为广泛（）A.随机梯度下降B.梯度上升C.牛顿法D.拟牛顿法6.深度学习模型的训练数据通常需要进行预处理，以下不属于预处理操作的是（）A.归一化B.数据增强C.模型压缩D.标注数据7.关于深度学习中的正则化方法，以下说法正确的是（）A.L1正则化会使参数变得稀疏B.L2正则化会增加模型的过拟合风险C.正则化方法不能防止模型的梯度消失问题D.正则化方法主要用于减少模型的计算量8.深度学习中，模型评估指标不包括（）A.准确率B.召回率C.F1值D.模型大小9.以下关于深度学习框架的说法，错误的是（）A.TensorFlow是一个广泛使用的深度学习框架B.PyTorch具有灵活的动态计算图C.Keras是一个简单易用的深度学习框架D.深度学习框架只能用于特定的硬件平台10.在深度学习中，迁移学习的目的是（）A.提高模型的训练速度B.利用已有的模型知识来解决新的问题C.减少模型的参数数量D.优化模型的超参数第II卷（非选择题共70分）11.（10分）简述深度学习中卷积层的工作原理。12.（15分）请说明循环神经网络（RNN）与长短时记忆网络（LSTM）的区别与联系。13.（15分）在深度学习中，如何选择合适的激活函数？请举例说明不同激活函数的适用场景。14.（15分）材料：在一个图像分类任务中，使用卷积神经网络（CNN）进行模型训练。训练数据包含10个类别，共1000张图像，其中每个类别有100张图像。经过多次训练后，模型在测试集上的准确率为80%。问题：请分析该模型在图像分类任务中的表现，并提出可能的改进措施。15.（15分）材料：某公司希望利用深度学习技术对客户的交易数据进行分析，以预测客户的购买行为。现有一批历史交易数据，包含客户的基本信息、交易金额、交易时间等特征。问题：请设计一个深度学习模型来解决该问题，并说明模型的训练过程和评估指标。答案：1.C2.B3.A4.A5.A6.C7.A8.D9.D10.B11.卷积层通过卷积核在输入数据上滑动，进行局部区域的加权求和操作。卷积核中的权重是可学习的参数。它能够提取输入数据的局部特征，如边缘、纹理等。卷积操作可以减少数据的维度，同时保留关键信息，为后续的网络层提供更有价值的特征表示，从而提高模型对数据的理解和处理能力。12.区别：RNN在处理长序列数据时存在梯度消失或梯度爆炸问题，而LSTM通过引入记忆细胞、输入门、遗忘门和输出门等结构，能够有效地处理长序列数据，更好地捕捉序列中的长期依赖关系。联系：LSTM是RNN的一种改进形式，继承了RNN处理序列数据的能力，在很多序列相关的深度学习任务中发挥着重要作用。13.选择激活函数要考虑模型的类型、任务需求等。如Sigmoid函数适用于二分类问题的输出层，将输出值压缩到0-1之间表示概率。ReLU函数计算简单，能有效缓解梯度消失问题，常用于隐藏层。Tanh函数输出在-1到1之间，也常用于隐藏层。根据具体任务特点，若需要非线性映射强且计算效率高，ReLU可能合适；若对输出范围有特定要求，如二分类概率输出，Sigmoid更合适。14.该模型在测试集上80%的准确率表明其有一定的分类能力，但仍有提升空间。改进措施可以包括：增加训练数据的数量和多样性，如通过数据增强技术；优化模型结构，如调整卷积层和池化层的参数，增加网络层数或神经元数量；调整训练超参数，如学习率、迭代次数等；采用正则化方法防止过拟合。15.可以设计一个基于循环神经网络（RNN）或长短时记忆网络（LSTM）的模型。将客户的交易数据作为输入序列，模型输出对客户购买行为的预测。训练过程：准备历史交易数据并预处理，划分训练集、验证集和