華南理工大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁，共3頁華南理工大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷院(系)_______班級_______學(xué)號_______姓名_______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、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能需要使用分布式訓(xùn)練？A.數(shù)據(jù)量巨大B.模型復(fù)雜C.計算資源豐富D.以上都是2、在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，長序列依賴問題可以通過以下哪種結(jié)構(gòu)解決？A.遺忘門B.輸入門C.輸出門D.以上都是3、在深度學(xué)習(xí)模型評估中，F(xiàn)1分?jǐn)?shù)是綜合考慮了（）A.準(zhǔn)確率和召回率B.真陽性和真陰性C.敏感度和特異度D.以上都不是4、以下哪種情況可能導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型在測試集上的性能下降？A.數(shù)據(jù)泄露B.模型過擬合C.測試集與訓(xùn)練集分布不同D.以上都是5、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，批量歸一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速訓(xùn)練B.提高模型泛化能力C.穩(wěn)定梯度D.以上都是6、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能需要使用遷移學(xué)習(xí)？A.數(shù)據(jù)量有限B.任務(wù)相似C.已有預(yù)訓(xùn)練模型D.以上都是7、對于一個回歸任務(wù)，通常使用以下哪種損失函數(shù)？（）A.交叉熵?fù)p失B.均方誤差損失C.鉸鏈損失D.對數(shù)損失8、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.可以無監(jiān)督學(xué)習(xí)C.由編碼器和解碼器組成D.以上都是9、在深度學(xué)習(xí)中，超參數(shù)調(diào)整通常使用（）A.隨機搜索B.網(wǎng)格搜索C.基于模型的搜索D.以上都是10、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種結(jié)構(gòu)可以更好地處理長期依賴關(guān)系？A.LSTMB.GRUC.普通RNND.以上效果相同11、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12、在深度學(xué)習(xí)中，批量大?。˙atchSize）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13、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能導(dǎo)致模型的訓(xùn)練時間過長？A.數(shù)據(jù)量過大B.模型過于復(fù)雜C.硬件性能不足D.以上都是14、深度學(xué)習(xí)中，以下哪種優(yōu)化算法可以自適應(yīng)調(diào)整每個參數(shù)的學(xué)習(xí)率？A.AdamB.RMSPropC.AdagradD.SGD15、在深度學(xué)習(xí)框架中，TensorFlow主要的特點是（）A.動態(tài)圖計算B.易于調(diào)試C.高效的分布式訓(xùn)練D.以上都是16、以下哪種模型常用于自然語言處理中的機器翻譯任務(wù)？（）A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.注意力機制模型D.以上都是17、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18、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的主要作用是（）A.特征提取B.降低特征維度C.增加特征數(shù)量D.分類19、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以用于初始化權(quán)重？A.隨機初始化B.零初始化C.正態(tài)分布初始化D.以上都是20、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.重采樣B.調(diào)整損失函數(shù)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）解釋在深度學(xué)習(xí)中如何應(yīng)用變分自編碼器進(jìn)行數(shù)據(jù)生成和重構(gòu)。2、（本題10分）解釋如何在深度學(xué)習(xí)中利用預(yù)訓(xùn)練模型進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。3、（本題10分）描述如何利用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行能源管理優(yōu)化。4、（本題10分）簡述深度學(xué)習(xí)中的元學(xué)習(xí)應(yīng)用場景。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題