2026年AI技术与应用深度学习算法操作题库

2026年AI技术与应用：深度学习算法操作题库一、编程实现题（共3题，每题20分）1.神经网络前向传播与反向传播实现（20分）背景：某电商公司需通过用户行为数据预测商品点击率，采用三层全连接神经网络模型（输入层5个特征，隐藏层10个神经元，输出层1个神经元），激活函数为ReLU和Sigmoid。请完成以下任务：（1）用Python实现该网络的前向传播函数（输入为随机向量x，输出为预测值y_hat）；（2）给定真实标签y=0.8，学习率α=0.01，计算损失函数（均方误差）及其梯度；（3）用随机梯度下降法更新权重和偏置（假设初始权重矩阵为随机值）。答案与解析：（1）前向传播代码：pythonimportnumpyasnpdefrelu(x):returnnp.maximum(0,x)defsigmoid(x):return1/(1+np.exp(-x))defforward(x,W1,b1,W2,b2):h1=relu(np.dot(x,W1)+b1)y_hat=sigmoid(np.dot(h1,W2)+b2)returny_hat,h1（2）损失与梯度计算：损失：`L=0.5(y_hat-y)²=0.5(0.8-y_hat)²`梯度：-输出层梯度：`dL_dy=y_hat-y`-`dL_dW2=h1.T@dL_dy`，`dL_db2=dL_dy`-隐藏层梯度：`dL_dh1=(sigmoid'(h1)(W2.T@dL_dy))`，`dL_dW1=x.T@dL_dh1`，`dL_db1=dL_dh1`（3）权重更新：pythonW1,b1,W2,b2=np.random.randn(5,10),np.zeros(10),np.random.randn(10,1),np.zeros(1)W1-=αdL_dW1b1-=αdL_db1W2-=αdL_dW2b2-=αdL_db22.卷积神经网络（CNN）手写数字识别实现（20分）背景：某银行需识别客户填写的电子表单中的手写数字（MNIST数据集），要求使用PyTorch实现包含1个卷积层（3×3kernel，32个过滤器）、1个池化层（2×2）、1个全连接层（128神经元）的模型。（1）定义模型结构；（2）用随机数据测试前向传播；（3）设计损失函数与优化器（Adam，学习率0.001）。答案与解析：（1）模型结构：pythonimporttorch.nnasnnclassDigitCNN(nn.Module):def__init__(self):super().__init__()self.conv=nn.Conv2d(1,32,kernel_size=3,padding=1)self.pool=nn.MaxPool2d(2,2)self.fc=nn.Linear(321414,128)self.relu=nn.ReLU()self.out=nn.Linear(128,10)defforward(self,x):returnself.out(self.relu(self.fc(self.pool(self.relu(self.conv(x))))))（2）前向传播测试：pythonmodel=DigitCNN()x=torch.randn(1,1,28,28)output=model(x)3.循环神经网络（RNN）文本情感分类实现（20分）背景：某社交媒体平台需分析用户评论的情感倾向（正面/负面），使用LSTM网络处理长度为100的评论序列（词嵌入维度100，隐藏层维度64）。（1）定义RNN模型；（2）用随机输入测试隐藏状态输出；（3）设计交叉熵损失函数与RMSprop优化器（学习率0.01）。答案与解析：（1）模型结构：pythonimporttorch.nnasnnclassSentimentRNN(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,hidden_dim):super().__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.lstm=nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_dim,2)defforward(self,x,hidden):x=self.embedding(x)out,hidden=self.lstm(x,hidden)out=self.fc(out[:,-1,:])returnout,hidden（2）隐藏状态测试：pythonmodel=SentimentRNN(vocab_size=1000,embedding_dim=100,hidden_dim=64)hidden=torch.zeros(1,1,64)output,hidden=model(torch.randint(0,1000,(1,100)),hidden)二、算法设计题（共4题，每题15分）4.数据增强策略设计（15分）场景：某自动驾驶公司训练目标检测模型时，需要提升模型对夜间行人的识别能力（数据集存在光照不足问题）。请设计至少3种数据增强方法并说明其原理。答案与解析：（1）亮度调整：通过随机乘以系数改变图像亮度，模拟不同光线条件；（2）噪声注入：添加高斯噪声或椒盐噪声，增强模型鲁棒性；（3）透视变换：模拟相机倾斜导致的目标变形，提升几何不变性。5.损失函数选择与改进（15分）场景：医疗影像分类任务中，正负样本比例严重失衡（1:100）。请说明交叉熵损失是否适用，并提出至少2种改进方案。答案与解析：交叉熵损失不适用，因负样本过多会主导梯度。改进方案：（1）加权交叉熵：对正样本损失乘以系数（如100）；（2）FocalLoss：降低易分样本权重，聚焦难分样本。6.超参数调优策略（15分）场景：某金融风控模型需优化以下参数：学习率、批大小、dropout率。请设计一个调优流程。答案与解析：（1）学习率：从0.1开始，以0.1倍阶梯式衰减；（2）批大小：实验2^N（N=3,4,5），优先选能被GPU整除的；（3）dropout：从0.5开始，逐步降低至0.2。7.模型泛化能力提升（15分）场景：某外卖平台推荐系统在一线城市测试效果好，但在三线城市效果差。请分析原因并提出解决方案。答案与解析：原因：数据分布差异（如消费习惯）。解决方案：（1）迁移学习：用一线数据预训练模型，三线数据微调；（2）领域适配：增加三线城市特征（如天气、商圈信息）。三、理论应用题（共5题，每题14分）8.深度学习框架比较（14分）场景：某科技公司需选择框架开发端侧图像分类应用（设备为iPhone12）。请比较PyTorch和TensorFlow的优劣。答案与解析：PyTorch：动态计算图更适合调试，社区活跃；TensorFlow：TensorFlowLite支持端侧部署，但API较复杂。9.迁移学习应用（14分）场景：某教育平台需快速开发英语单词识别应用，但只有少量标注数据。请说明迁移学习的具体步骤。答案与解析：（1）在WordNet上预训练词嵌入；（2）用少量数据微调ResNet50；（3）提取特征送入SVM分类器。10.模型压缩技术（14分）场景：某智能门锁需在资源受限的MCU上部署人脸识别模型。请列举2种模型压缩方法并说明原理。答案与解析：（1）剪枝：去除绝对值小的权重；（2）量化：将float32转为int8，减少内存占用。11.多模态融合方案（14分）场景：某智慧农业项目需融合摄像头图像和温湿度传感器数据预测作物病