东北林业大学《深度学习基础》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)

站名：站名：年级专业：姓名：学号：凡年级专业、姓名、学号错写、漏写或字迹不清者，成绩按零分记。…………密………………封………………线…………第1页，共1页东北林业大学《深度学习基础》2025-2026学年第一学期期末试卷(B卷)注意事项:1.请考生在下列横线上填写姓名、学号和年级专业。2.请仔细阅读各种题目的回答要求，在规定的位置填写答案。3.不要在试卷上乱写乱画，不要在装订线内填写无关的内容。4.考试时间120分钟专业学号姓名题号一二三四五六七八总分统分人复查人得分得分评分人一、单项选择题（每题1分，共20分）1.深度学习中的神经网络通常采用以下哪种激活函数？（）A.线性函数B.Sigmoid函数C.ReLU函数D.Tanh函数2.以下哪项不是深度学习中的损失函数？（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.逻辑回归损失D.逻辑损失3.在深度学习模型训练过程中，以下哪项不是常用的优化算法？（）A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.牛顿法D.梯度提升树4.以下哪项不是深度学习中的正则化方法？（）A.L1正则化B.L2正则化C.Dropout正则化D.数据增强正则化5.在深度学习模型中，以下哪项不是超参数？（）A.学习率B.隐藏层神经元数量C.激活函数D.损失函数6.以下哪项不是深度学习中的数据预处理方法？（）A.数据标准化B.数据归一化C.数据填充D.数据采样7.在深度学习模型中，以下哪项不是常用的卷积神经网络结构？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.循环层8.以下哪项不是深度学习中的迁移学习？（）A.使用预训练模型B.微调预训练模型C.数据增强D.数据清洗9.在深度学习模型中，以下哪项不是常用的优化器？（）A.Adam优化器B.RMSprop优化器C.SGD优化器D.随机梯度下降法10.以下哪项不是深度学习中的数据集？（）A.MNIST数据集B.CIFAR-10数据集C.ImageNet数据集D.数据清洗11.在深度学习模型中，以下哪项不是常用的激活函数？（）A.ReLU函数B.Sigmoid函数C.Tanh函数D.双曲正切函数12.以下哪项不是深度学习中的损失函数？（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.逻辑回归损失D.逻辑损失13.在深度学习模型训练过程中，以下哪项不是常用的优化算法？（）A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.牛顿法D.梯度提升树14.以下哪项不是深度学习中的正则化方法？（）A.L1正则化B.L2正则化C.Dropout正则化D.数据增强正则化15.在深度学习模型中，以下哪项不是超参数？（）A.学习率B.隐藏层神经元数量C.激活函数D.损失函数16.以下哪项不是深度学习中的数据预处理方法？（）A.数据标准化B.数据归一化C.数据填充D.数据采样17.在深度学习模型中，以下哪项不是常用的卷积神经网络结构？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.循环层18.以下哪项不是深度学习中的迁移学习？（）A.使用预训练模型B.微调预训练模型C.数据增强D.数据清洗19.在深度学习模型中，以下哪项不是常用的优化器？（）A.Adam优化器B.RMSprop优化器C.SGD优化器D.随机梯度下降法20.以下哪项不是深度学习中的数据集？（）A.MNIST数据集B.CIFAR-10数据集C.ImageNet数据集D.数据清洗二、多项选择题（每题2分，共20分）1.以下哪些是深度学习中的神经网络层？（）A.输入层B.隐藏层C.输出层D.激活层2.以下哪些是深度学习中的优化算法？（）A.梯度下降法B.随机梯度下降法C.牛顿法D.梯度提升树3.以下哪些是深度学习中的正则化方法？（）A.L1正则化B.L2正则化C.Dropout正则化D.数据增强正则化4.以下哪些是深度学习中的激活函数？（）A.ReLU函数B.Sigmoid函数C.Tanh函数D.双曲正切函数5.以下哪些是深度学习中的损失函数？（）A.交叉熵损失B.均方误差损失C.逻辑回归损失D.逻辑损失6.以下哪些是深度学习中的数据预处理方法？（）A.数据标准化B.数据归一化C.数据填充D.数据采样7.以下哪些是深度学习中的卷积神经网络结构？（）A.卷积层B.池化层C.全连接层D.循环层8.以下哪些是深度学习中的迁移学习？（）A.使用预训练模型B.微调预训练模型C.数据增强D.数据清洗9.以下哪些是深度学习中的优化器？（）A.Adam优化器B.RMSprop优化器C.SGD优化器D.随机梯度下降法10.以下哪些是深度学习中的数据集？（）A.MNIST数据集B.CIFAR-10数据集C.ImageNet数据集D.数据清洗三、判断题（每题1分，共10分）1.深度学习中的神经网络只包含输入层和输出层。（）2.深度学习中的卷积神经网络只包含卷积层和池化层。（）3.深度学习中的优化算法只包含梯度下降法。（）4.深度学习中的正则化方法只包含L1正则化和L2正则化。（）5.深度学习中的激活函数只包含ReLU函数和Sigmoid函数。（）6.深度学习中的损失函数只包含交叉熵损失和均方误差损失。（）7.深度学习中的数据预处理方法只包含数据标准化和数据归一化。（）8.深度学习中的迁移学习只包含使用预训练模型和微调预训练模型。（）9.深度学习中的优化器只包含Adam优化器和RMSprop优化器。（）10.深度学习中的数据集只包含MNIST数据集和CIFAR-10数据集。（）四、名词解释（每题4分，共20分）1.深度学习（DeepLearning）2.神经网络（NeuralNetwork）3.卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork，CNN）4.优化算法（OptimizationAlgorithm）5.正则化（Regularization）五、简答题（每题6分，共18分）1.简述深度学习的基本原理。2.简述神经网络的基本结构。3.简述卷积神经网络的基本原理。六、案例分析题（1题，共1