蘇州大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理》2022-2023學(xué)年期末試卷

裝訂線裝訂線PAGE2第1頁(yè)，共3頁(yè)蘇州大學(xué)《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理》2022-2023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、以下哪種激活函數(shù)在解決梯度消失問(wèn)題上表現(xiàn)較好？（）A.Sigmoid函數(shù)B.Tanh函數(shù)C.ReLU函數(shù)D.Softmax函數(shù)2、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能導(dǎo)致模型的泛化能力差？（）A.訓(xùn)練數(shù)據(jù)過(guò)多B.正則化程度過(guò)高C.模型過(guò)于復(fù)雜D.學(xué)習(xí)率過(guò)小3、以下關(guān)于膠囊網(wǎng)絡(luò)的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.對(duì)特征的空間關(guān)系更敏感B.比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量少C.訓(xùn)練難度較大D.性能通常優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)4、對(duì)于一個(gè)二分類問(wèn)題，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸出層通常使用以下哪種激活函數(shù)？（）A.ReLU函數(shù)B.Sigmoid函數(shù)C.Tanh函數(shù)D.Softmax函數(shù)5、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個(gè)部分負(fù)責(zé)對(duì)輸入數(shù)據(jù)進(jìn)行特征提??？（）A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.以上都不是6、以下哪種損失函數(shù)常用于多分類問(wèn)題？（）A.均方誤差損失函數(shù)B.交叉熵?fù)p失函數(shù)C.絕對(duì)值損失函數(shù)D.Hinge損失函數(shù)7、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個(gè)參數(shù)對(duì)模型的性能影響較大？A.學(xué)習(xí)率B.批量大小C.隱藏層神經(jīng)元數(shù)量D.以上都是8、以下哪種深度學(xué)習(xí)框架比較流行？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是9、在深度學(xué)習(xí)中，模型融合的方法不包括（）A.平均多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果B.取多個(gè)模型中最好的結(jié)果C.對(duì)多個(gè)模型進(jìn)行加權(quán)求和D.以上都是10、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)11、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12、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13、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14、以下哪種方法不能用于防止深度學(xué)習(xí)中的過(guò)擬合？A.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)B.減少網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.早停法D.正則化15、以下哪種方法可以用于提高深度學(xué)習(xí)模型的魯棒性？A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.加入噪聲C.多模型融合D.以上都是16、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17、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種情況可能導(dǎo)致模型對(duì)噪聲敏感？（）A.模型過(guò)于簡(jiǎn)單B.數(shù)據(jù)清洗不充分C.正則化不足D.以上都是18、以下關(guān)于深度學(xué)習(xí)模型壓縮的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.會(huì)降低模型精度B.可以減少模型參數(shù)量C.不影響模型性能D.常用于移動(dòng)端部署19、以下哪種正則化方法對(duì)模型的稀疏性有較好的效果？（）A.L1正則化B.L2正則化C.ElasticNet正則化D.以上都不是20、以下哪種情況可能導(dǎo)致深度學(xué)習(xí)模型欠擬合？A.數(shù)據(jù)量過(guò)少B.模型過(guò)于復(fù)雜C.正則化參數(shù)過(guò)大D.訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)二、簡(jiǎn)答題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（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。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)行無(wú)監(jiān)督特征學(xué)習(xí)。3、（本題10分）闡述在深度學(xué)習(xí)中如何處理模型在不同光照條件下圖像的識(shí)別。4、（本題10分）解釋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中如何利用正則化技術(shù)防止過(guò)擬合。三、分析題（本大題共2個(gè)小題，共20分)1、（本題10分）分析在深度