北京郵電大學《神經網絡與深度學習課程設計》2023-2024學年期末試卷_第1頁
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裝訂線裝訂線PAGE2第1頁,共3頁北京郵電大學《神經網絡與深度學習課程設計》2023-2024學年期末試卷院(系)_______班級_______學號_______姓名_______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中,只有一項是符合題目要求的.)1、卷積神經網絡中,增加卷積核的數量會導致什么結果?()A.特征數量增加B.計算量減少C.模型精度降低D.過擬合風險降低2、以下哪種技術可以用于解決深度學習中的類別不平衡問題?()A.重采樣B.調整損失函數C.生成合成數據D.以上都是3、在循環(huán)神經網絡中,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4、卷積神經網絡中,以下哪種池化方式對特征圖的大小改變最大?A.最大池化B.平均池化C.隨機池化D.全局池化5、長短時記憶網絡(LSTM)相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經網絡(RNN),主要改進在于?()A.計算速度更快B.能夠處理更長的序列C.參數量更少D.更容易訓練6、對于語音識別任務,以下哪種神經網絡結構常常被使用?A.卷積神經網絡B.循環(huán)神經網絡C.長短時記憶網絡D.深度信念網絡7、在卷積神經網絡中,步長(Stride)的作用是()A.控制卷積核移動的步長B.調整輸出特征圖的大小C.增加計算量D.以上都是8、卷積神經網絡中,以下哪個操作可以增加特征圖的數量?A.卷積B.池化C.填充D.上采樣9、以下關于遷移學習中微調(Fine-tuning)的描述,正確的是()A.只調整輸出層參數B.調整部分層或全部層的參數C.不需要重新訓練D.以上都不是10、在深度學習中,數據增強的目的是()A.增加數據量B.提高數據質量C.防止過擬合D.以上都是11、深度學習中,以下哪種算法常用于優(yōu)化神經網絡的參數?()A.貪心算法B.模擬退火算法C.隨機梯度下降算法D.動態(tài)規(guī)劃算法12、生成對抗網絡由哪兩個部分組成?()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.前饋網絡和反饋網絡13、卷積神經網絡中,以下哪個因素會影響感受野的大小?A.卷積核大小B.步長C.層數D.以上都是14、以下哪種數據增強方法可能改變數據的語義信息?A.隨機旋轉B.隨機裁剪C.隨機添加噪聲D.隨機縮放15、在訓練神經網絡時,學習率過大可能導致()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16、以下哪種情況可能導致深度學習模型欠擬合?A.數據量過少B.模型過于復雜C.正則化參數過大D.訓練時間過長17、在神經網絡中,Dropout的作用是?()A.增加模型的復雜度B.防止模型過擬合C.提高模型的準確率D.加速模型的訓練18、以下哪種深度學習模型常用于圖像分割任務?()A.全卷積神經網絡(FCN)B.循環(huán)神經網絡C.自編碼器D.生成對抗網絡19、對于圖像分類任務,以下哪種數據增強方法比較有效?A.翻轉B.旋轉C.裁剪D.以上都是20、對于目標檢測任務,以下哪種算法常被使用?A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.以上都是二、簡答題(本大題共4個小題,共40分)1、(本題10分)解釋在深度學習中如何應用圖注意力網絡進行節(jié)點分類。2、(本題10分)說明在深度學習中如何利用對比學習進行有監(jiān)督學習。3、(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。4、(本題10分)說明在深度學習中如何利用知識蒸餾進行模型壓縮的效果評估。三、分析題(本大題共2個小題,共20分)1、(本題1

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