南京信息工程大学《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页南京信息工程大学《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、以下关于胶囊网络（CapsuleNetwork）的描述，错误的是（）A.对空间关系建模能力强B.比传统卷积神经网络更高效C.训练难度大D.应用广泛2、对于一个多分类任务，输出层通常使用（）A.Softmax函数B.Sigmoid函数C.ReLU函数D.Tanh函数3、对于图像分割任务，以下哪种神经网络结构较常用？A.U-NetB.ResNetC.VGGNetD.Inception网络4、在深度学习中，以下哪种技术可以用于可视化模型学到的特征？A.梯度计算B.特征映射C.激活值分析D.以上都是5、对于时间序列预测任务，以下哪种神经网络结构比较适用？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.生成对抗网络D.自编码器6、以下哪种损失函数常用于二分类问题？A.均方误差损失B.交叉熵损失C.绝对值损失D.Hinge损失7、对于一个大规模数据集，以下哪种训练方式比较高效？（）A.单机训练B.分布式训练C.在线训练D.离线训练8、以下哪种情况可能导致深度学习模型的梯度消失？A.激活函数选择不当B.网络层数过深C.学习率过高D.数据分布不均匀9、在卷积神经网络中，增大卷积核的尺寸会：A.增加感受野B.减少感受野C.提高计算效率D.降低模型精度10、在卷积神经网络中，卷积核的大小通常影响着（）A.感受野大小B.模型参数量C.计算复杂度D.以上都是11、以下哪种方法可以提高卷积神经网络的平移不变性？A.使用多个小卷积核B.增加池化层的数量C.采用全局平均池化D.以上都是12、对于语音识别任务，以下哪种神经网络结构常常被使用？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.长短时记忆网络D.深度信念网络13、深度学习中，以下哪种优化算法可以自适应调整每个参数的学习率？A.AdamB.RMSPropC.AdagradD.SGD14、在神经网络训练中，动量（Momentum）的作用是（）A.加速收敛B.防止过拟合C.减少梯度计算D.以上都不是15、下列关于深度学习中过拟合的描述，错误的是（）A.训练误差小，测试误差大B.模型过于复杂C.增加数据量可以缓解D.是期望的结果16、在训练深度神经网络时，批量归一化通常应用于：A.输入层B.隐藏层C.输出层D.所有层17、以下哪种方法可以提高神经网络的泛化能力？（）A.增加训练轮数B.增加模型复杂度C.正则化D.减少训练数据18、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19、对于文本分类任务，以下哪种特征提取方法可能有效？A.词袋模型B.TF-IDFC.Word2VecD.以上都是20、对于一个多标签分类问题，以下哪种方法比较适用？（）A.多个二分类器B.单个多分类器C.回归模型D.聚类算法二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）简述如何在深度学习中处理多标签文本分类。2、（本题10分）简述在深度学习中如何进行模型的可扩展性优化的挑战。3、（本题10分）简述在深度学习中如何进行模型的可扩展性设计的评估。4、（本题10分）说明深度学习中的超参数调整方法。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（