重慶財(cái)經(jīng)學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2021-2022學(xué)年期末試卷

學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場(chǎng)____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………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)》2021-2022學(xué)年期末試卷題號(hào)一二三總分得分批閱人一、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、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)2、以下哪種激活函數(shù)在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中應(yīng)用較少？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softsign3、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)4、以下哪種優(yōu)化算法在深度學(xué)習(xí)中應(yīng)用廣泛？A.隨機(jī)梯度下降B.牛頓法C.共軛梯度法D.擬牛頓法5、對(duì)于圖像分類任務(wù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型表現(xiàn)較好？（）A.多層感知機(jī)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)6、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7、循環(huán)神經(jīng)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)8、以下關(guān)于膠囊網(wǎng)絡(luò)（CapsuleNetwork）的描述，錯(cuò)誤的是（）A.對(duì)空間關(guān)系建模能力強(qiáng)B.比傳統(tǒng)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更高效C.訓(xùn)練難度大D.應(yīng)用廣泛9、以下哪種技術(shù)可以用于壓縮深度學(xué)習(xí)模型？A.剪枝B.量化C.知識(shí)蒸餾D.以上都是10、以下關(guān)于深度信念網(wǎng)絡(luò)的描述，錯(cuò)誤的是（）A.由多層受限玻爾茲曼機(jī)組成B.訓(xùn)練過(guò)程復(fù)雜C.常用于圖像生成D.是一種監(jiān)督學(xué)習(xí)算法11、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)適合處理具有空間相關(guān)性的數(shù)據(jù)？（）A.全連接神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)12、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.長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)13、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14、以下關(guān)于深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.常用于機(jī)器人控制B.需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù)C.模型訓(xùn)練簡(jiǎn)單D.結(jié)合了深度學(xué)習(xí)和強(qiáng)化學(xué)習(xí)的優(yōu)點(diǎn)15、在生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)中，生成器的目標(biāo)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(shí)數(shù)據(jù)的差異D.以上都是16、對(duì)于一個(gè)大規(guī)模數(shù)據(jù)集，以下哪種訓(xùn)練方式比較高效？（）A.單機(jī)訓(xùn)練B.分布式訓(xùn)練C.在線訓(xùn)練D.離線訓(xùn)練17、以下哪種情況可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練不穩(wěn)定？（）A.數(shù)據(jù)噪聲大B.學(xué)習(xí)率變化大C.模型結(jié)構(gòu)不合理D.以上都是18、在深度學(xué)習(xí)框架中，PyTorch的特點(diǎn)包括？（）A.動(dòng)態(tài)計(jì)算圖B.易于調(diào)試C.豐富的預(yù)訓(xùn)練模型D.以上都是19、以下關(guān)于強(qiáng)化學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)結(jié)合的描述，錯(cuò)誤的是（）A.可以用于游戲AIB.難以訓(xùn)練C.應(yīng)用范圍有限D(zhuǎn).具有很大潛力20、在深度學(xué)習(xí)框架中，TensorFlow主要的特點(diǎn)是（）A.動(dòng)態(tài)圖計(jì)算B.易于調(diào)試C.高效的分布式訓(xùn)練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）解釋在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中如何進(jìn)行模型的自動(dòng)超參數(shù)調(diào)整。2、（本題10分）說(shuō)明在深度學(xué)習(xí)中如何利用深度信念網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像去噪。3、（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)行多模態(tài)信息融合。4、（本題10分）解釋在深度學(xué)習(xí)中如何處理數(shù)據(jù)分布的變化。三、分析題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）研究