成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024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中，只有一項是符合題目要求的．）1、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2、對于音頻處理任務(wù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能適用？A.1D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.注意力機制D.以上都是3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程主要是為了優(yōu)化什么？A.損失函數(shù)B.激活函數(shù)C.權(quán)重和偏置D.神經(jīng)元數(shù)量4、對于多層感知機，增加隱藏層的數(shù)量通常會：A.降低模型復(fù)雜度B.提高模型泛化能力C.減少訓(xùn)練時間D.增加模型的可解釋性5、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.截斷C.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是6、在深度學(xué)習(xí)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7、在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度裁剪的目的是：A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.加速訓(xùn)練D.提高模型精度8、深度學(xué)習(xí)中的端到端學(xué)習(xí)是指：A.從輸入直接得到輸出B.不需要中間步驟C.模型自動學(xué)習(xí)特征和預(yù)測D.以上都是9、以下哪種技術(shù)可以用于模型壓縮？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是10、以下哪種方法可以用于解決深度學(xué)習(xí)中的類別不平衡問題？A.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整損失函數(shù)D.以上都是11、以下哪種技術(shù)可以用于壓縮深度學(xué)習(xí)模型？A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是12、在生成對抗網(wǎng)絡(luò)中，生成器的目標(biāo)是：A.生成盡可能逼真的數(shù)據(jù)B.欺騙判別器C.最小化生成數(shù)據(jù)與真實數(shù)據(jù)的差異D.以上都是13、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14、深度學(xué)習(xí)中的注意力機制主要用于：A.選擇重要的特征B.減少計算量C.提高模型的并行性D.增強模型的穩(wěn)定性15、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個操作可以增加特征圖的數(shù)量？A.卷積B.池化C.填充D.上采樣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，批量大小（BatchSize）的選擇會影響（）A.訓(xùn)練速度B.模型性能C.內(nèi)存使用D.以上都是18、對于目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種算法常被使用？A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.以上都是19、以下關(guān)于深度強化學(xué)習(xí)的描述，錯誤的是？（）A.常用于機器人控制B.需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.模型訓(xùn)練簡單D.結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強化學(xué)習(xí)的優(yōu)點20、以下哪種方法可以用于評估深度學(xué)習(xí)模型的不確定性？A.蒙特卡羅dropoutB.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.集成學(xué)習(xí)D.以上都是二、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應(yīng)用領(lǐng)域的適應(yīng)性。2、（本題10分）簡述深度學(xué)習(xí)中的自動駕駛技術(shù)。3、（本題10分）說明在深度學(xué)習(xí)中如何利用元學(xué)習(xí)進行超參數(shù)調(diào)整。4、（本題10分）解釋深度學(xué)習(xí)中的特征工程與自動特征學(xué)習(xí)的區(qū)別。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）