郑州西亚斯学院《神经网络与深度学习》2022-2023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页郑州西亚斯学院《神经网络与深度学习》2022-2023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、长短时记忆网络（LSTM）相比于传统的循环神经网络（RNN），主要改进在于？（）A.计算速度更快B.能够处理更长的序列C.参数量更少D.更容易训练2、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3、在神经网络中，批量大小（BatchSize）对训练的影响不包括？（）A.内存占用B.收敛速度C.模型精度D.特征提取能力4、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5、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6、卷积神经网络中，以下哪个因素会影响感受野的大小？A.卷积核大小B.步长C.层数D.以上都是7、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8、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9、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10、以下哪种损失函数常用于二分类问题？（）A.均方误差B.交叉熵C.绝对值误差D.对数损失11、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12、在深度学习中，数据增强的主要作用是：A.增加数据量B.提高数据质量C.防止数据泄露D.平衡数据分布13、在深度神经网络中，以下哪种层可以用于降维？A.卷积层B.池化层C.全连接层D.以上都不是14、循环神经网络适合处理以下哪种类型的数据？（）A.图像数据B.文本数据C.音频数据D.表格数据15、以下哪种数据增强方法可能改变数据的语义信息？A.随机旋转B.随机裁剪C.随机添加噪声D.随机缩放16、以下哪种方法可以用于解决梯度消失问题？（）A.使用ReLU激活函数B.增加网络层数C.减小学习率D.增加训练数据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、以下哪种神经网络常用于自然语言处理中的机器翻译任务？A.卷积神经网络B.循环神经网络C.长短时记忆网络D.注意力机制网络19、深度学习中的迁移学习是指：A.将模型从一个任务迁移到另一个任务B.将数据从一个数据集迁移到另一个数据集C.将模型从一种架构迁移到另一种架构D.将参数从一个模型迁移到另一个模型20、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二、简答题（本大题共4个小题，共40分)1、（本题10分）解释在深度学习中如何应用胶囊网络进行图像分类。2、（本题10分）说明深度学习中如何进行特征选择。3、（本题10分）说明在深度学习中如何利用注意力机制进行视频中的目标跟踪。4、（本题10分）解释深度学习中的神经推荐系统中的协同过滤方法。三、分析题（本大题共