重慶財(cái)經(jīng)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(xiàn)裝訂線(xiàn)PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)重慶財(cái)經(jīng)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、在深度學(xué)習(xí)中，模型的可解釋性較差，以下哪種方法可以一定程度上提高可解釋性？（）A.特征可視化B.敏感性分析C.梯度計(jì)算D.以上都是2、以下哪種深度學(xué)習(xí)框架比較流行？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是3、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種層可以用于降維？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.以上都不是4、對(duì)于文本分類(lèi)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5、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，批量大?。˙atchSize）對(duì)訓(xùn)練的影響不包括？（）A.內(nèi)存占用B.收斂速度C.模型精度D.特征提取能力6、對(duì)于一個(gè)分類(lèi)任務(wù)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層通常使用（）A.全連接層B.卷積層C.池化層D.循環(huán)層7、深度學(xué)習(xí)中的模型融合方法包括：A.平均法B.加權(quán)平均法C.投票法D.以上都是8、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，增大卷積核的尺寸會(huì)：A.增加感受野B.減少感受野C.提高計(jì)算效率D.降低模型精度9、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(xiàn)訓(xùn)練D.離線(xiàn)訓(xùn)練10、以下哪種技術(shù)可以用于解決深度學(xué)習(xí)中的類(lèi)別不平衡問(wèn)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11、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種方法可以用于模型壓縮？A.知識(shí)蒸餾B.量化C.剪枝D.以上都是12、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種優(yōu)化器對(duì)學(xué)習(xí)率的調(diào)整比較靈活？（）A.隨機(jī)梯度下降（SGD）B.動(dòng)量（Momentum）C.AdagradD.Adam13、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的主要作用是（）A.特征提取B.降低特征維度C.增加特征數(shù)量D.分類(lèi)14、以下哪種技術(shù)可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練？（）A.數(shù)據(jù)并行B.模型并行C.混合精度訓(xùn)練D.以上都是15、在深度學(xué)習(xí)中，模型融合的方法不包括（）A.平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果B.取多個(gè)模型中最好的結(jié)果C.對(duì)多個(gè)模型進(jìn)行加權(quán)求和D.以上都是16、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17、深度學(xué)習(xí)模型的評(píng)估指標(biāo)中，以下哪個(gè)用于衡量分類(lèi)模型的準(zhǔn)確性？A.均方誤差B.準(zhǔn)確率C.召回率D.F1值18、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于語(yǔ)音識(shí)別任務(wù)？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)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)19、在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)中，以下哪個(gè)算法常用于策略?xún)?yōu)化？A.Q-learningB.SARSAC.PolicyGradientD.DQN20、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能需要進(jìn)行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻B.數(shù)據(jù)量過(guò)大C.數(shù)據(jù)類(lèi)型多樣D.以上都不是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）簡(jiǎn)述如何在深度學(xué)習(xí)中處理文本的語(yǔ)言模型中的長(zhǎng)期依賴(lài)問(wèn)題。2、（本題10分）說(shuō)明在深度學(xué)習(xí)中如何進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理以提高模型性能。3、（本題10分）談?wù)剰?qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)的結(jié)合應(yīng)用。4、（本題10分）簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)風(fēng)格遷移的原理。三、分析題（本大題共2個(gè)小題，共20分)