浙江工業(yè)大學之江學院《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》2022-2023學年期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁浙江工業(yè)大學之江學院《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》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)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中應用較少？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softsign2、深度學習中的端到端學習是指：A.從輸入直接得到輸出B.不需要中間步驟C.模型自動學習特征和預測D.以上都是3、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡在處理長序列數(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.計算復雜度高D.以上都是4、在深度學習中，以下哪種技術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5、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，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6、在深度學習中，以下哪種情況適合使用淺層神經(jīng)網(wǎng)絡？（）A.數(shù)據(jù)量小B.問題復雜C.計算資源充足D.精度要求高7、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8、對于圖像分類任務，以下哪種方法可以提高模型的魯棒性？A.對抗訓練B.集成學習C.模型融合D.以上都是9、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，參數(shù)共享的主要優(yōu)點是：A.減少參數(shù)數(shù)量B.提高計算效率C.增強模型泛化能力D.以上都是10、在深度學習中，以下哪種模型適合處理非結構化數(shù)據(jù)？A.多層感知機B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡D.以上都可以11、對于文本分類任務，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12、以下哪種深度學習框架具有良好的分布式訓練支持？A.TensorFlowB.PyTorchC.MXNetD.以上都是13、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14、在神經(jīng)網(wǎng)絡中，Dropout技術的主要目的是：A.加速訓練B.防止過擬合C.減少計算量D.提高模型泛化能力15、對于長序列數(shù)據(jù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡結構更適合？A.短記憶神經(jīng)網(wǎng)絡B.長短期記憶神經(jīng)網(wǎng)絡C.門控循環(huán)單元D.以上都是16、以下關于強化學習與深度學習結合的描述，錯誤的是（）A.可以用于游戲AIB.難以訓練C.應用范圍有限D.具有很大潛力17、在神經(jīng)網(wǎng)絡訓練中，早停法（EarlyStopping）的依據(jù)是（）A.驗證集誤差B.訓練集誤差C.計算資源D.模型復雜度18、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，增加卷積核的數(shù)量會導致什么結果？（）A.特征數(shù)量增加B.計算量減少C.模型精度降低D.過擬合風險降低19、在生成對抗網(wǎng)絡中，生成器的目標是：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20、在深度學習中，數(shù)據(jù)增強的方法不包括？（）A.旋轉圖像B.增加噪聲C.改變圖像顏色D.刪除部分數(shù)據(jù)二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）簡述在深度學習中如何處理模型的災難性遺忘問題。2、（本題10分）說明深度學習中的社交網(wǎng)絡關系預測技術。3、（本題10分）簡述在深度學習中如何進行模型的在線學習中的模型更新策略。4、（本題10分）簡述在自然語言生成任務中，深度學習模型的工作流程。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）分析在深度學