沈阳城市学院《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页沈阳城市学院《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批阅人一、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、以下哪种优化算法常用于深度学习模型的训练？（）A.随机梯度下降B.牛顿法C.二分法D.穷举法2、在深度学习中，以下哪种方法可以加速模型的训练？A.使用更强大的硬件B.模型压缩C.数据并行D.以上都是3、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4、在深度学习中，以下哪种模型适合处理非结构化数据？A.多层感知机B.卷积神经网络C.循环神经网络D.以上都可以5、在神经网络中，Dropout的作用是？（）A.增加模型的复杂度B.防止模型过拟合C.提高模型的准确率D.加速模型的训练6、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.重采样B.调整损失函数C.集成学习D.以上都是7、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8、以下哪种正则化方法可以限制模型的复杂度？A.L1正则化B.L2正则化C.ElasticNet正则化D.以上都是9、在神经网络中，批量归一化（BatchNormalization）的主要作用是（）A.加速训练B.提高模型泛化能力C.稳定梯度D.以上都是10、以下哪种技术可以加速神经网络的训练？（）A.数据并行B.模型并行C.混合精度训练D.以上都是11、以下哪种神经网络结构可以实现自动编码和解码？（）A.卷积神经网络B.循环神经网络C.自编码器D.生成对抗网络12、生成对抗网络中，以下关于生成器和判别器的描述，错误的是？A.生成器试图生成逼真的数据B.判别器用于区分真实数据和生成数据C.生成器和判别器同时优化D.判别器的性能越好，生成器越难训练13、在训练神经网络时，学习率衰减的目的是什么？（）A.加快收敛速度B.提高模型精度C.避免梯度爆炸D.使模型更稳定地收敛14、以下哪种方法可以用于可视化神经网络的中间特征？（）A.梯度计算B.特征图绘制C.模型压缩D.以上都不是15、在循环神经网络中，长序列依赖问题可以通过以下哪种结构解决？A.遗忘门B.输入门C.输出门D.以上都是16、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17、在深度神经网络中，梯度爆炸通常表现为：A.损失函数值趋于无穷B.损失函数值趋于零C.模型训练速度极慢D.模型精度很高18、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19、在深度学习中，以下哪种优化器对学习率的调整比较灵活？（）A.随机梯度下降（SGD）B.动量（Momentum）C.AdagradD.Adam20、在卷积神经网络中，1x1卷积核的作用通常是：A.降维B.升维C.增加非线性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）简述神经网络中的前馈传播过程。2、（本题10分）解释深度学习中的电力负荷预测方法。3、（本题10分）说明在深度学习中如何利用生成模型进行数据增强。4、（本题10分）比较不同类型的神经网络，如多层感知机、卷积神经网络和循环神经网络。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题