浙江工业大学之江学院《神经网络与深度学习》2022-2023学年期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页浙江工业大学之江学院《神经网络与深度学习》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深度神经网络中应用较少？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softsign2、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3、循环神经网络在处理长序列数据时，可能会出现什么问题？A.梯度消失B.梯度爆炸C.计算复杂度高D.以上都是4、在深度学习中，以下哪种技术常用于解决梯度消失问题？A.LSTM单元B.批归一化C.梯度裁剪D.以上都是5、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6、在深度学习中，以下哪种情况适合使用浅层神经网络？（）A.数据量小B.问题复杂C.计算资源充足D.精度要求高7、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8、对于图像分类任务，以下哪种方法可以提高模型的鲁棒性？A.对抗训练B.集成学习C.模型融合D.以上都是9、在深度神经网络中，参数共享的主要优点是：A.减少参数数量B.提高计算效率C.增强模型泛化能力D.以上都是10、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11、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12、以下哪种深度学习框架具有良好的分布式训练支持？A.TensorFlowB.PyTorchC.MXNetD.以上都是13、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14、在神经网络中，Dropout技术的主要目的是：A.加速训练B.防止过拟合C.减少计算量D.提高模型泛化能力15、对于长序列数据，以下哪种神经网络结构更适合？A.短记忆神经网络B.长短期记忆神经网络C.门控循环单元D.以上都是16、以下关于强化学习与深度学习结合的描述，错误的是（）A.可以用于游戏AIB.难以训练C.应用范围有限D.具有很大潜力17、在神经网络训练中，早停法（EarlyStopping）的依据是（）A.验证集误差B.训练集误差C.计算资源D.模型复杂度18、卷积神经网络中，增加卷积核的数量会导致什么结果？（）A.特征数量增加B.计算量减少C.模型精度降低D.过拟合风险降低19、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20、在深度学习中，数据增强的方法不包括？（）A.旋转图像B.增加噪声C.改变图像颜色D.删除部分数据二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）简述在深度学习中如何处理模型的灾难性遗忘问题。2、（本题10分）说明深度学习中的社交网络关系预测技术。3、（本题10分）简述在深度学习中如何进行模型的在线学习中的模型更新策略。4、（本题10分）简述在自然语言生成任务中，深度学习模型的工作流程。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）分析在深度学