成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年期末試卷院(系)_______班級(jí)_______學(xué)號(hào)_______姓名_______題號(hào)一二三總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、以下哪種正則化方法可以限制模型的復(fù)雜度？A.L1正則化B.L2正則化C.ElasticNet正則化D.以上都是2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種池化方式對(duì)特征圖的大小改變最大？A.最大池化B.平均池化C.隨機(jī)池化D.全局池化3、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種模型適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都可以4、以下哪種方法可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力？（）A.增加訓(xùn)練輪數(shù)B.增加模型復(fù)雜度C.正則化D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個(gè)因素會(huì)影響感受野的大小？A.卷積核大小B.步長(zhǎng)C.層數(shù)D.以上都是6、在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個(gè)門用于控制信息的遺忘？A.輸入門B.遺忘門C.輸出門D.更新門7、對(duì)于多層感知機(jī)，增加隱藏層的數(shù)量通常會(huì)：A.降低模型復(fù)雜度B.提高模型泛化能力C.減少訓(xùn)練時(shí)間D.增加模型的可解釋性8、對(duì)于文本分類任務(wù)，以下哪種特征提取方法可能有效？A.詞袋模型B.TF-IDFC.Word2VecD.以上都是9、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)常用于解決梯度消失問題？A.LSTM單元B.批歸一化C.梯度裁剪D.以上都是10、在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，長(zhǎng)序列依賴問題可以通過以下哪種結(jié)構(gòu)解決？A.遺忘門B.輸入門C.輸出門D.以上都是11、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以用于初始化權(quán)重？A.隨機(jī)初始化B.零初始化C.正態(tài)分布初始化D.以上都是12、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，1x1卷積核的作用通常是：A.降維B.升維C.增加非線性D.以上都是13、以下哪種技術(shù)可以用于解決深度學(xué)習(xí)中的類別不平衡問題？（）A.重采樣B.調(diào)整損失函數(shù)C.生成合成數(shù)據(jù)D.以上都是14、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由哪兩個(gè)部分組成？A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.分類器和回歸器D.前饋網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)15、以下哪種激活函數(shù)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用較少？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softsign16、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種方法常用于評(píng)估模型的性能？（）A.準(zhǔn)確率B.召回率C.F1值D.以上都是17、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于圖像識(shí)別任務(wù)？（）A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)18、以下關(guān)于自編碼器的描述，錯(cuò)誤的是？A.可以用于數(shù)據(jù)壓縮B.由編碼器和解碼器組成C.是一種無監(jiān)督學(xué)習(xí)方法D.不能用于生成新的數(shù)據(jù)19、對(duì)于一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以下哪種訓(xùn)練方式比較高效？（）A.單機(jī)訓(xùn)練B.分布式訓(xùn)練C.在線訓(xùn)練D.離線訓(xùn)練20、在深度信念網(wǎng)絡(luò)中，預(yù)訓(xùn)練通常使用什么方法？A.反向傳播B.對(duì)比散度C.隨機(jī)梯度下降D.貪心逐層訓(xùn)練二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）簡(jiǎn)述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的激活函數(shù)對(duì)模型性能的影響。2、（本題10分）闡述在深度學(xué)習(xí)中如何處理模型在不同任務(wù)中的遷移能力。3、（本題10分）闡述深度學(xué)習(xí)中的電影推薦系統(tǒng)。4、（本題10分）談?wù)勅绾蝺?yōu)化深度學(xué)習(xí)模型的收斂速度。三、分析題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）分析在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中