成都锦城学院《神经网络与深度学习》2023-2024学年期末试卷

学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号学校________________班级____________姓名____________考场____________准考证号…………密…………封…………线…………内…………不…………要…………答…………题…………第1页，共3页成都锦城学院《神经网络与深度学习》2023-2024学年期末试卷题号一二三总分得分一、单选题（本大题共20个小题，每小题2分，共40分．在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的．）1、以下关于深度神经网络的训练技巧，错误的是？（）A.数据增强可以提高模型泛化能力B.正则化可以防止过拟合C.增加隐藏层神经元数量一定能提高模型性能D.合适的初始化方法有助于训练2、对于音频处理任务，以下哪种神经网络结构可能适用？A.1D卷积神经网络B.循环神经网络C.注意力机制D.以上都是3、神经网络的训练过程主要是为了优化什么？A.损失函数B.激活函数C.权重和偏置D.神经元数量4、对于多层感知机，增加隐藏层的数量通常会：A.降低模型复杂度B.提高模型泛化能力C.减少训练时间D.增加模型的可解释性5、在深度学习中，以下哪种方法可以处理变长的输入序列？（）A.固定长度填充B.截断C.使用循环神经网络D.以上都是6、在深度学习模型压缩中，量化是指：A.减少参数数量B.降低参数精度C.去除不重要的连接D.以上都是7、在循环神经网络中，梯度裁剪的目的是：A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.加速训练D.提高模型精度8、深度学习中的端到端学习是指：A.从输入直接得到输出B.不需要中间步骤C.模型自动学习特征和预测D.以上都是9、以下哪种技术可以用于模型压缩？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上都是10、以下哪种方法可以用于解决深度学习中的类别不平衡问题？A.过采样B.欠采样C.调整损失函数D.以上都是11、以下哪种技术可以用于压缩深度学习模型？A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上都是12、在生成对抗网络中，生成器的目标是：A.生成尽可能逼真的数据B.欺骗判别器C.最小化生成数据与真实数据的差异D.以上都是13、深度学习中的模型融合方法包括：A.平均法B.加权平均法C.投票法D.以上都是14、深度学习中的注意力机制主要用于：A.选择重要的特征B.减少计算量C.提高模型的并行性D.增强模型的稳定性15、卷积神经网络中，以下哪个操作可以增加特征图的数量？A.卷积B.池化C.填充D.上采样16、生成对抗网络由哪两个部分组成？A.生成器和判别器B.编码器和解码器C.分类器和回归器D.前馈网络和反馈网络17、在深度学习中，批量大小（BatchSize）的选择会影响（）A.训练速度B.模型性能C.内存使用D.以上都是18、对于目标检测任务，以下哪种算法常被使用？A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.以上都是19、以下关于深度强化学习的描述，错误的是？（）A.常用于机器人控制B.需要大量的训练数据C.模型训练简单D.结合了深度学习和强化学习的优点20、以下哪种方法可以用于评估深度学习模型的不确定性？A.蒙特卡罗dropoutB.贝叶斯神经网络C.集成学习D.以上都是二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）阐述在深度学习中如何处理模型在不同应用领域的适应性。2、（本题10分）简述深度学习中的自动驾驶技术。3、（本题10分）说明在深度学习中如何利用元学习进行超参数调整。4、（本题10分）解释深度学习中的特征工程与自动特征学习的区别。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）