華南理工大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年期末試卷_第1頁
華南理工大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年期末試卷_第2頁
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站名:站名:年級專業(yè):姓名:學(xué)號:凡年級專業(yè)、姓名、學(xué)號錯寫、漏寫或字跡不清者,成績按零分記?!堋狻€…………第1頁,共1頁華南理工大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年期末試卷題號一二三總分得分一、單選題(本大題共20個小題,每小題2分,共40分.在每小題給出的四個選項(xiàng)中,只有一項(xiàng)是符合題目要求的.)1、以下關(guān)于生成對抗網(wǎng)絡(luò)(GAN)的描述,錯誤的是?()A.由生成器和判別器組成B.可以生成逼真的數(shù)據(jù)C.訓(xùn)練過程穩(wěn)定D.常用于圖像生成2、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,以下哪種結(jié)構(gòu)可以更好地處理長期依賴關(guān)系?A.LSTMB.GRUC.普通RNND.以上效果相同3、以下哪種損失函數(shù)常用于多分類問題?()A.均方誤差損失函數(shù)B.交叉熵?fù)p失函數(shù)C.絕對值損失函數(shù)D.Hinge損失函數(shù)4、以下哪種正則化方法可以使模型的參數(shù)更稀疏?A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.數(shù)據(jù)增強(qiáng)5、在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,以下哪個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6、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,梯度爆炸通常表現(xiàn)為:A.損失函數(shù)值趨于無窮B.損失函數(shù)值趨于零C.模型訓(xùn)練速度極慢D.模型精度很高7、以下關(guān)于遷移學(xué)習(xí)的描述,正確的是?()A.只能在同類型任務(wù)中使用B.不需要調(diào)整模型參數(shù)C.可以利用已有的模型知識D.效果一定比從頭訓(xùn)練好8、以下哪種激活函數(shù)在解決梯度消失問題上表現(xiàn)較好?()A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.Softmax函數(shù)9、在訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時,學(xué)習(xí)率過大可能導(dǎo)致()A.收斂速度慢B.無法收斂C.收斂到局部最優(yōu)D.模型精度高10、對于一個回歸任務(wù),通常使用以下哪種損失函數(shù)?()A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.鉸鏈損失D.對數(shù)損失11、在深度學(xué)習(xí)中,以下哪種情況適合使用淺層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)?()A.數(shù)據(jù)量小B.問題復(fù)雜C.計(jì)算資源充足D.精度要求高12、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理以下哪種類型的數(shù)據(jù)?()A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.表格數(shù)據(jù)13、以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的描述,錯誤的是()A.可以用于游戲AIB.難以訓(xùn)練C.應(yīng)用范圍有限D(zhuǎn).具有很大潛力14、在深度學(xué)習(xí)中,批量歸一化(BatchNormalization)通常應(yīng)用在哪個層之后?()A.卷積層B.池化層C.全連接層D.以上都可以15、以下關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練技巧,錯誤的是?()A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型泛化能力B.正則化可以防止過擬合C.增加隱藏層神經(jīng)元數(shù)量一定能提高模型性能D.合適的初始化方法有助于訓(xùn)練16、生成對抗網(wǎng)絡(luò)由哪兩個部分組成?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)17、在深度學(xué)習(xí)中,以下哪種情況可能導(dǎo)致模型的泛化能力差?A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)過少B.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過深C.正則化過強(qiáng)D.學(xué)習(xí)率過高18、在深度學(xué)習(xí)中,以下哪種方法可以處理變長的輸入序列?()A.固定長度填充B.截?cái)郈.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是19、對于圖像分類任務(wù),以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表現(xiàn)較好?()A.多層感知機(jī)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)20、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以自動提取特征?()A.自編碼器B.多層感知機(jī)C.決策樹D.支持向量機(jī)二、簡答題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)闡述在深度學(xué)習(xí)中如何處理模型在不同噪聲水平數(shù)據(jù)上的性能。2、(本題10分)闡述在深度學(xué)習(xí)中如何處理模型在不同數(shù)據(jù)分布下的魯棒性。3、(本題10分)簡述在深度學(xué)習(xí)中如何進(jìn)行模型的動態(tài)架構(gòu)調(diào)整。4、(本題10分)談?wù)勅绾问褂蒙疃葘W(xué)習(xí)進(jìn)行情感預(yù)測。三、分析題(本大題共2個小題,共20分)1、(本題10分)

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