長春大學(xué)《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(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁長春大學(xué)《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、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，1x1卷積核的作用通常是：A.降維B.升維C.增加非線性D.以上都是2、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個因素會影響感受野的大??？A.卷積核大小B.步長C.層數(shù)D.以上都是3、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能需要進行數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化？（）A.數(shù)據(jù)分布不均勻B.數(shù)據(jù)量過大C.數(shù)據(jù)類型多樣D.以上都不是4、對于圖像分類任務(wù)，以下哪種方法可以提高模型的魯棒性？A.對抗訓(xùn)練B.集成學(xué)習(xí)C.模型融合D.以上都是5、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6、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于圖像生成任務(wù)？A.對抗生成網(wǎng)絡(luò)B.自編碼器C.變分自編碼器D.以上都是7、以下哪種數(shù)據(jù)增強方法可能改變數(shù)據(jù)的語義信息？A.隨機旋轉(zhuǎn)B.隨機裁剪C.隨機添加噪聲D.隨機縮放8、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在處理長序列數(shù)據(jù)時，可能會出現(xiàn)什么問題？A.梯度消失B.梯度爆炸C.計算復(fù)雜度高D.以上都是9、以下哪種正則化方法可以對模型參數(shù)進行約束？（）A.L1正則化B.L2正則化C.DropoutD.以上都是10、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)過多B.正則化程度過高C.模型過于復(fù)雜D.學(xué)習(xí)率過小11、深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時，如果驗證集上的性能不再提升，應(yīng)該：A.繼續(xù)訓(xùn)練B.停止訓(xùn)練C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.調(diào)整模型結(jié)構(gòu)12、以下關(guān)于膠囊網(wǎng)絡(luò)的描述，錯誤的是？（）A.對特征的空間關(guān)系更敏感B.比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量少C.訓(xùn)練難度較大D.性能通常優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)13、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，步長（Stride）的作用是（）A.控制卷積核移動的步長B.調(diào)整輸出特征圖的大小C.增加計算量D.以上都是14、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的門控機制，如LSTM中的門，主要用于（）A.控制信息的流動B.增加模型復(fù)雜度C.提高計算效率D.以上都不是15、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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16、對于一個多標(biāo)簽分類問題，以下哪種方法比較適用？（）A.多個二分類器B.單個多分類器C.回歸模型D.聚類算法17、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18、以下哪種優(yōu)化算法常用于深度學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練？（）A.隨機梯度下降B.牛頓法C.二分法D.窮舉法19、以下哪種方法可以提高神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的泛化能力？（）A.增加訓(xùn)練輪數(shù)B.增加模型復(fù)雜度C.正則化D.減少訓(xùn)練數(shù)據(jù)20、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)常用于解決梯度消失問題？A.LSTM單元B.批歸一化C.梯度裁剪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）談?wù)勅绾问褂蒙疃葘W(xué)習(xí)進行圖像的藝術(shù)風(fēng)格生成。2、（本題10分）談?wù)勅绾卫蒙疃葘W(xué)習(xí)進行文本的信息抽取。3、（本題10分）談?wù)勆疃葘W(xué)習(xí)在社交媒體中的情感分析應(yīng)用。4、（本題10分）談?wù)勅绾问褂蒙疃葘W(xué)習(xí)進行空氣質(zhì)量預(yù)測。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)