重庆财经学院《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页重庆财经学院《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、在循环神经网络中，梯度裁剪的目的是：A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.加速训练D.提高模型精度2、以下哪种模型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.注意力机制模型D.以上都是3、以下哪种优化算法在深度学习中应用广泛？A.随机梯度下降B.牛顿法C.共轭梯度法D.拟牛顿法4、以下哪种神经网络常用于语音识别任务？（）A.卷积神经网络B.循环神经网络C.生成对抗网络D.长短时记忆网络5、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6、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7、深度学习中的模型融合方法包括：A.平均法B.加权平均法C.投票法D.以上都是8、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.过采样B.欠采样C.调整损失函数D.以上都是9、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10、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11、生成对抗网络由哪两个部分组成？（）A.生成器和判别器B.编码器和解码器C.分类器和回归器D.前馈网络和反馈网络12、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13、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14、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15、以下哪种神经网络结构可以用于序列到序列的学习？（）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16、在深度学习中，以下哪种方法可以处理变长的输入序列？（）A.固定长度填充B.截断C.使用循环神经网络D.以上都是17、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18、以下关于注意力机制的描述，正确的是？（）A.可以提高模型的计算效率B.能够自动选择重要的信息C.只适用于图像数据D.会增加模型的参数量19、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）阐述在深度学习中如何处理模型在不同数据分布下的迁移学习。2、（本题10分）简述在图像分类任务中，如何提高模型的准确率。3、（本题10分）简述如何在深度学习中进行模型压缩以减少计算量。4、（本题10分）说明深度学习中的市场趋势预测方法。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)1、（本题10分）比较不同深度的神经网络架构在