重慶財(cái)經(jīng)學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)綜合實(shí)踐》2023-2024學(xué)年期末試卷

裝訂線裝訂線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)綜合實(shí)踐》2023-2024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、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Dropout的作用是？（）A.增加模型的復(fù)雜度B.防止模型過(guò)擬合C.提高模型的準(zhǔn)確率D.加速模型的訓(xùn)練2、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)編碼和解碼？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.自編碼器D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)3、深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時(shí)，如果驗(yàn)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)4、以下關(guān)于自編碼器的描述，正確的是（）A.用于數(shù)據(jù)壓縮B.可以無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)C.由編碼器和解碼器組成D.以上都是5、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于圖像識(shí)別任務(wù)？A.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)D.自編碼器6、在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的目的是（）A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.防止過(guò)擬合D.以上都是7、在深度學(xué)習(xí)中，反向傳播算法主要用于（）A.前向計(jì)算B.參數(shù)更新C.數(shù)據(jù)預(yù)處理D.模型評(píng)估8、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Dropout技術(shù)的主要目的是：A.加速訓(xùn)練B.防止過(guò)擬合C.減少計(jì)算量D.提高模型泛化能力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(shí)蒸餾D.以上都是10、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能需要進(jìn)行特征工程？（）A.數(shù)據(jù)質(zhì)量高B.模型復(fù)雜度低C.數(shù)據(jù)特征不明顯D.計(jì)算資源充足11、以下哪種方法可以提高深度學(xué)習(xí)模型的魯棒性？A.對(duì)抗訓(xùn)練B.模型融合C.增加訓(xùn)練輪數(shù)D.以上都是12、以下哪種深度學(xué)習(xí)模型常用于圖像分割任務(wù)？（）A.全卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（FCN）B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.自編碼器D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)13、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種初始化方法對(duì)模型訓(xùn)練有較大影響？（）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14、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以用于可視化模型學(xué)到的特征？A.梯度計(jì)算B.特征映射C.激活值分析D.以上都是15、在深度學(xué)習(xí)中，超參數(shù)調(diào)整通常使用（）A.隨機(jī)搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的搜索D.以上都是16、在深度學(xué)習(xí)中，Dropout技術(shù)的主要目的是（）A.減少計(jì)算量B.防止過(guò)擬合C.加速訓(xùn)練D.提高準(zhǔn)確率17、以下哪種方法可以用于解決梯度消失問(wèn)題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)18、長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)適合處理以下哪種類型的數(shù)據(jù)？（）A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.表格數(shù)據(jù)19、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)類型多樣D.以上都不是20、在深度學(xué)習(xí)中，批量大小（BatchSize）的選擇會(huì)影響（）A.訓(xùn)練速度B.模型性能C.內(nèi)存使用D.以上都是二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）簡(jiǎn)述深度學(xué)習(xí)中的概率生成模型。2、（本題10分）解釋在深度學(xué)習(xí)中如何利用預(yù)訓(xùn)練語(yǔ)言模型。3、（本題10分）簡(jiǎn)述卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中卷積核大小對(duì)模型性能的影響。4、（本題10分）解釋在深度學(xué)習(xí)中如何應(yīng)用注意力機(jī)制進(jìn)行圖像檢索。三、分析題（本大題共2個(gè)小題，共20分)