鄭州西亞斯學院《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》2022-2023學年期末試卷

學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁鄭州西亞斯學院《神經(jīng)網(wǎng)絡與深度學習》2022-2023學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、長短時記憶網(wǎng)絡（LSTM）相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡（RNN），主要改進在于？（）A.計算速度更快B.能夠處理更長的序列C.參數(shù)量更少D.更容易訓練2、下列關于深度學習中過擬合的描述，錯誤的是（）A.訓練誤差小，測試誤差大B.模型過于復雜C.增加數(shù)據(jù)量可以緩解D.是期望的結(jié)果3、在神經(jīng)網(wǎng)絡中，批量大?。˙atchSize）對訓練的影響不包括？（）A.內(nèi)存占用B.收斂速度C.模型精度D.特征提取能力4、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5、在深度學習中，數(shù)據(jù)增強的方法不包括？（）A.旋轉(zhuǎn)圖像B.增加噪聲C.改變圖像顏色D.刪除部分數(shù)據(jù)6、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中，以下哪個因素會影響感受野的大?。緼.卷積核大小B.步長C.層數(shù)D.以上都是7、在深度學習中，以下哪種模型適合處理非結(jié)構(gòu)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8、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9、對于目標檢測任務，以下哪種算法常被使用？A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.以上都是10、以下哪種損失函數(shù)常用于二分類問題？（）A.均方誤差B.交叉熵C.絕對值誤差D.對數(shù)損失11、對于音頻處理任務，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)可能適用？A.1D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C.注意力機制D.以上都是12、在深度學習中，數(shù)據(jù)增強的主要作用是：A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.防止數(shù)據(jù)泄露D.平衡數(shù)據(jù)分布13、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡中，以下哪種層可以用于降維？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.以上都不是14、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡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)15、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16、以下哪種方法可以用于解決梯度消失問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡層數(shù)C.減小學習率D.增加訓練數(shù)據(jù)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、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡常用于自然語言處理中的機器翻譯任務？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡C.長短時記憶網(wǎng)絡D.注意力機制網(wǎng)絡19、深度學習中的遷移學習是指：A.將模型從一個任務遷移到另一個任務B.將數(shù)據(jù)從一個數(shù)據(jù)集遷移到另一個數(shù)據(jù)集C.將模型從一種架構(gòu)遷移到另一種架構(gòu)D.將參數(shù)從一個模型遷移到另一個模型20、以下關于膠囊網(wǎng)絡的描述，錯誤的是？（）A.對特征的空間關系更敏感B.比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)量少C.訓練難度較大D.性能通常優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）解釋在深度學習中如何應用膠囊網(wǎng)絡進行圖像分類。2、（本題10分）說明深度學習中如何進行特征選擇。3、（本題10分）說明在深度學習中如何利用注意力機制進行視頻中的目標跟蹤。4、（本題10分）解釋深度學習中的神經(jīng)推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾方法。三、分析題（本大題共