苏州大学《神经网络原理》2022-2023学年期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页苏州大学《神经网络原理》2022-2023学年期末试卷院(系)_______班级_______学号_______姓名_______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、以下哪种激活函数在解决梯度消失问题上表现较好？（）A.Sigmoid函数B.Tanh函数C.ReLU函数D.Softmax函数2、在深度学习中，以下哪种情况可能导致模型的泛化能力差？（）A.训练数据过多B.正则化程度过高C.模型过于复杂D.学习率过小3、以下关于胶囊网络的描述，错误的是？（）A.对特征的空间关系更敏感B.比卷积神经网络参数量少C.训练难度较大D.性能通常优于传统神经网络4、对于一个二分类问题，神经网络的输出层通常使用以下哪种激活函数？（）A.ReLU函数B.Sigmoid函数C.Tanh函数D.Softmax函数5、在神经网络中，以下哪个部分负责对输入数据进行特征提取？（）A.输入层B.隐藏层C.输出层D.以上都不是6、以下哪种损失函数常用于多分类问题？（）A.均方误差损失函数B.交叉熵损失函数C.绝对值损失函数D.Hinge损失函数7、在深度神经网络中，以下哪个参数对模型的性能影响较大？A.学习率B.批量大小C.隐藏层神经元数量D.以上都是8、以下哪种深度学习框架比较流行？A.TensorFlowB.PyTorchC.CaffeD.以上都是9、在深度学习中，模型融合的方法不包括（）A.平均多个模型的预测结果B.取多个模型中最好的结果C.对多个模型进行加权求和D.以上都是10、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11、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12、在深度学习框架中，PyTorch的特点包括？（）A.动态计算图B.易于调试C.丰富的预训练模型D.以上都是13、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14、以下哪种方法不能用于防止深度学习中的过拟合？A.增加训练数据B.减少网络层数C.早停法D.正则化15、以下哪种方法可以用于提高深度学习模型的鲁棒性？A.数据增强B.加入噪声C.多模型融合D.以上都是16、在深度学习中，以下哪种情况可能需要使用迁移学习？A.数据量有限B.任务相似C.已有预训练模型D.以上都是17、在深度学习中，以下哪种情况可能导致模型对噪声敏感？（）A.模型过于简单B.数据清洗不充分C.正则化不足D.以上都是18、以下关于深度学习模型压缩的描述，错误的是？（）A.会降低模型精度B.可以减少模型参数量C.不影响模型性能D.常用于移动端部署19、以下哪种正则化方法对模型的稀疏性有较好的效果？（）A.L1正则化B.L2正则化C.ElasticNet正则化D.以上都不是20、以下哪种情况可能导致深度学习模型欠拟合？A.数据量过少B.模型过于复杂C.正则化参数过大D.训练时间过长二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（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。2、（本题10分）说明在深度学习中如何利用深度信念网络进行无监督特征学习。3、（本题10分）阐述在深度学习中如何处理模型在不同光照条件下图像的识别。4、（本题10分）解释神经网络中如何利用正则化技术防止过拟合。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）分析在深度