重庆财经学院《神经网络与深度学习综合实践》2023-2024学年期末试卷

装订线装订线PAGE2第1页，共3页重庆财经学院《神经网络与深度学习综合实践》2023-2024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、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2、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3、深度学习模型在训练时，如果验证集上的性能不再提升，应该：A.继续训练B.停止训练C.增加训练数据D.调整模型结构4、以下关于自编码器的描述，正确的是（）A.用于数据压缩B.可以无监督学习C.由编码器和解码器组成D.以上都是5、在深度学习中，以下哪种神经网络常用于图像识别任务？A.循环神经网络B.卷积神经网络C.生成对抗网络D.自编码器6、在深度学习中，数据增强的目的是（）A.增加数据量B.提高数据质量C.防止过拟合D.以上都是7、在深度学习中，反向传播算法主要用于（）A.前向计算B.参数更新C.数据预处理D.模型评估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、以下哪种技术可以用于模型压缩？（）A.剪枝B.量化C.知识蒸馏D.以上都是10、在深度学习中，以下哪种情况可能需要进行特征工程？（）A.数据质量高B.模型复杂度低C.数据特征不明显D.计算资源充足11、以下哪种方法可以提高深度学习模型的鲁棒性？A.对抗训练B.模型融合C.增加训练轮数D.以上都是12、以下哪种深度学习模型常用于图像分割任务？（）A.全卷积神经网络（FCN）B.循环神经网络C.自编码器D.生成对抗网络13、在深度学习中，以下哪种初始化方法对模型训练有较大影响？（）A.随机初始化B.零初始化C.正态分布初始化D.以上都是14、在深度学习中，以下哪种技术可以用于可视化模型学到的特征？A.梯度计算B.特征映射C.激活值分析D.以上都是15、在深度学习中，超参数调整通常使用（）A.随机搜索B.网格搜索C.基于模型的搜索D.以上都是16、在深度学习中，Dropout技术的主要目的是（）A.减少计算量B.防止过拟合C.加速训练D.提高准确率17、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18、长短时记忆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19、在深度学习中，以下哪种情况可能需要进行数据标准化？（）A.数据分布不均匀B.数据量过大C.数据类型多样D.以上都不是20、在深度学习中，批量大小（BatchSize）的选择会影响（）A.训练速度B.模型性能C.内存使用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）简述深度学习中的概率生成模型。2、（本题10分）解释在深度学习中如何利用预训练语言模型。3、（本题10分）简述卷积神经网络中卷积核大小对模型性能的影响。4、（本题10分）解释在深度学习中如何应用注意力机制进行图像检索。三、分析题（本大题共2个小题，共20分)