蘇州大學《神經網絡原理》2022-2023學年期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁蘇州大學《神經網絡原理》2022-2023學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______題號一二三總分得分批閱人一、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中，只有一項是符合題目要求的．）1、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)2、在深度學習中，以下哪種情況可能導致模型的泛化能力差？（）A.訓練數(shù)據(jù)過多B.正則化程度過高C.模型過于復雜D.學習率過小3、以下關于膠囊網絡的描述，錯誤的是？（）A.對特征的空間關系更敏感B.比卷積神經網絡參數(shù)量少C.訓練難度較大D.性能通常優(yōu)于傳統(tǒng)神經網絡4、對于一個二分類問題，神經網絡的輸出層通常使用以下哪種激活函數(shù)？（）A.ReLU函數(shù)B.Sigmoid函數(shù)C.Tanh函數(shù)D.Softmax函數(shù)5、在神經網絡中，以下哪個部分負責對輸入數(shù)據(jù)進行特征提??？（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都不是6、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.交叉熵損失函數(shù)C.絕對值損失函數(shù)D.Hinge損失函數(shù)7、在深度神經網絡中，以下哪個參數(shù)對模型的性能影響較大？A.學習率B.批量大小C.隱藏層神經元數(shù)量D.以上都是8、以下哪種深度學習框架比較流行？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是9、在深度學習中，模型融合的方法不包括（）A.平均多個模型的預測結果B.取多個模型中最好的結果C.對多個模型進行加權求和D.以上都是10、以下哪種神經網絡結構可以實現(xiàn)自動編碼和解碼？（）A.卷積神經網絡B.循環(huán)神經網絡C.自編碼器D.生成對抗網絡11、在神經網絡中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓練B.提高模型泛化能力C.穩(wěn)定梯度D.以上都是12、在深度學習框架中，PyTorch的特點包括？（）A.動態(tài)計算圖B.易于調試C.豐富的預訓練模型D.以上都是13、在深度學習模型壓縮中，量化是指：A.減少參數(shù)數(shù)量B.降低參數(shù)精度C.去除不重要的連接D.以上都是14、以下哪種方法不能用于防止深度學習中的過擬合？A.增加訓練數(shù)據(jù)B.減少網絡層數(shù)C.早停法D.正則化15、以下哪種方法可以用于提高深度學習模型的魯棒性？A.數(shù)據(jù)增強B.加入噪聲C.多模型融合D.以上都是16、在深度學習中，以下哪種情況可能需要使用遷移學習？A.數(shù)據(jù)量有限B.任務相似C.已有預訓練模型D.以上都是17、在深度學習中，以下哪種情況可能導致模型對噪聲敏感？（）A.模型過于簡單B.數(shù)據(jù)清洗不充分C.正則化不足D.以上都是18、以下關于深度學習模型壓縮的描述，錯誤的是？（）A.會降低模型精度B.可以減少模型參數(shù)量C.不影響模型性能D.常用于移動端部署19、以下哪種正則化方法對模型的稀疏性有較好的效果？（）A.L1正則化B.L2正則化C.ElasticNet正則化D.以上都不是20、以下哪種情況可能導致深度學習模型欠擬合？A.數(shù)據(jù)量過少B.模型過于復雜C.正則化參數(shù)過大D.訓練時間過長二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解釋深度學習中的特征工程與自動特征學習的區(qū)別。2、（本題10分）說明在深度學習中如何利用深度信念網絡進行無監(jiān)督特征學習。3、（本題10分）闡述在深度學習中如何處理模型在不同光照條件下圖像的識別。4、（本題10分）解釋神經網絡中如何利用正則化技術防止過擬合。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）分析在深度