成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷_第1頁
成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷_第2頁
成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷_第3頁
成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷_第4頁
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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,共3頁成都錦城學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2023-2024學(xué)年期末試卷題號(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、以下關(guān)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練技巧,錯(cuò)誤的是?()A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)可以提高模型泛化能力B.正則化可以防止過擬合C.增加隱藏層神經(jīng)元數(shù)量一定能提高模型性能D.合適的初始化方法有助于訓(xùn)練2、對(duì)于音頻處理任務(wù),以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能適用?A.1D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(jī)制D.以上都是3、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過程主要是為了優(yōu)化什么?A.損失函數(shù)B.激活函數(shù)C.權(quán)重和偏置D.神經(jīng)元數(shù)量4、對(duì)于多層感知機(jī),增加隱藏層的數(shù)量通常會(huì):A.降低模型復(fù)雜度B.提高模型泛化能力C.減少訓(xùn)練時(shí)間D.增加模型的可解釋性5、在深度學(xué)習(xí)中,以下哪種方法可以處理變長的輸入序列?()A.固定長度填充B.截?cái)郈.使用循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都是6、在深度學(xué)習(xí)模型壓縮中,量化是指:A.減少參數(shù)數(shù)量B.降低參數(shù)精度C.去除不重要的連接D.以上都是7、在循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,梯度裁剪的目的是:A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.加速訓(xùn)練D.提高模型精度8、深度學(xué)習(xí)中的端到端學(xué)習(xí)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(dòng)學(xué)習(xí)特征和預(yù)測(cè)D.以上都是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、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.過采樣B.欠采樣C.調(diào)整損失函數(shù)D.以上都是11、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12、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13、深度學(xué)習(xí)中的模型融合方法包括:A.平均法B.加權(quán)平均法C.投票法D.以上都是14、深度學(xué)習(xí)中的注意力機(jī)制主要用于:A.選擇重要的特征B.減少計(jì)算量C.提高模型的并行性D.增強(qiáng)模型的穩(wěn)定性15、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中,以下哪個(gè)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16、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)由哪兩個(gè)部分組成?A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.分類器和回歸器D.前饋網(wǎng)絡(luò)和反饋網(wǎng)絡(luò)17、在深度學(xué)習(xí)中,批量大?。˙atchSize)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18、對(duì)于目標(biāo)檢測(cè)任務(wù),以下哪種算法常被使用?A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.以上都是19、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)20、以下哪種方法可以用于評(píng)估深度學(xué)習(xí)模型的不確定性?A.蒙特卡羅dropoutB.貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.集成學(xué)習(xí)D.以上都是二、簡答題(本大題共4個(gè)小題,共40分)1、(本題10分)闡述在深度學(xué)習(xí)中如何處理模型在不同應(yīng)用領(lǐng)域的適應(yīng)性。2、(本題10分)簡述深度學(xué)習(xí)中的自動(dòng)駕駛技術(shù)。3、(本題10分)說明在深度學(xué)習(xí)中如何利用元學(xué)習(xí)進(jìn)行超參數(shù)調(diào)整。4、(本題10分)解釋深度學(xué)習(xí)中的特征工程與自動(dòng)特征學(xué)習(xí)的區(qū)別。三、分析題(本大題共2個(gè)小題,共20分)1、(本題10分)

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