重慶財經(jīng)學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)綜合實踐》2022-2023學(xué)年期末試卷

學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號學(xué)校________________班級____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁重慶財經(jīng)學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)綜合實踐》2022-2023學(xué)年期末試卷題號一二三總分得分一、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2、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，初始化權(quán)重的方法對模型訓(xùn)練有：A.很大影響B(tài).較小影響C.沒有影響D.不確定的影響3、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種池化方式對特征圖的大小改變最大？A.最大池化B.平均池化C.隨機(jī)池化D.全局池化4、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，參數(shù)共享的主要優(yōu)點是：A.減少參數(shù)數(shù)量B.提高計算效率C.增強(qiáng)模型泛化能力D.以上都是5、以下哪種情況可能導(dǎo)致神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的梯度爆炸？（）A.學(xué)習(xí)率過大B.網(wǎng)絡(luò)層數(shù)過深C.正則化過強(qiáng)D.數(shù)據(jù)噪聲過大6、深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練時，如果驗證集上的性能不再提升，應(yīng)該：A.繼續(xù)訓(xùn)練B.停止訓(xùn)練C.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)D.調(diào)整模型結(jié)構(gòu)7、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，池化層的主要作用是：A.增加特征數(shù)量B.減少特征數(shù)量C.增強(qiáng)特征表達(dá)D.提取關(guān)鍵特征8、深度學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以用于處理變長序列數(shù)據(jù)？A.填充B.截斷C.注意力機(jī)制D.以上都是9、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10、在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，增大卷積核的尺寸會：A.增加感受野B.減少感受野C.提高計算效率D.降低模型精度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、以下哪種優(yōu)化算法對學(xué)習(xí)率的自適應(yīng)調(diào)整效果較好？A.AdagradB.AdadeltaC.RMSPropD.Adam13、對于一個回歸問題，以下哪個評價指標(biāo)不太適用？（）A.準(zhǔn)確率B.均方誤差C.平均絕對誤差D.決定系數(shù)14、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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15、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16、對于圖像分類任務(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.長短時記憶網(wǎng)絡(luò)17、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，早停法（EarlyStopping）是基于什么指標(biāo)來判斷停止訓(xùn)練？（）A.訓(xùn)練集誤差B.驗證集誤差C.測試集誤差D.計算時間18、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，梯度爆炸通常表現(xiàn)為：A.損失函數(shù)值趨于無窮B.損失函數(shù)值趨于零C.模型訓(xùn)練速度極慢D.模型精度很高19、在深度學(xué)習(xí)中，批量歸一化（BatchNormalization）通常應(yīng)用在哪個層之后？（）A.卷積層B.池化層C.全連接層D.以上都可以20、在訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時，批量歸一化通常應(yīng)用于：A.輸入層B.隱藏層C.輸出層D.所有層二、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)用注意力機(jī)制進(jìn)行音頻分類。2、（本題10分）簡述長短期記憶網(wǎng)絡(luò)中細(xì)胞狀態(tài)的更新過程。3、（本題10分）說明在深度學(xué)習(xí)中如何優(yōu)化模型的收斂速度。4、（本題10分）闡述深度學(xué)習(xí)中的知識蒸餾技術(shù)。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題