2025年深度学习工程师考试题库（附答案和详细解析）（0928）.docxVIP

深度学习工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

以下关于ReLU激活函数的描述中，正确的是？

A.输出均值为0，有利于网络训练

B.缓解梯度消失问题，因为x0时导数为1

C.适合所有类型的神经网络，无任何缺点

D.计算复杂度高，需额外存储中间结果

答案：B

解析：ReLU（RectifiedLinearUnit）的核心优点是当输入x0时，导数恒为1，避免了Sigmoid或Tanh在输入较大时导数趋近于0的梯度消失问题（B正确）。A错误，ReLU输出均值不为0（正数部分保留，负数部分为0）；C错误，ReLU存在“死亡ReLU”问题（输入长期为负时神经元无法激活）；D错误，ReLU计算仅需判断x正负，复杂度极低。

BatchNormalization（批量归一化）的主要作用是？

A.减少过拟合风险

B.加速训练收敛，缓解内部协变量偏移

C.增加模型的非线性表达能力

D.替代激活函数，简化网络结构

答案：B

解析：BatchNorm通过对每个批次的输入进行归一化（均值0，方差1），减少了深层网络中各层输入分布的剧烈变化（内部协变量偏移），从而加速训练收敛（B正确）。A错误，BatchNorm的正则化效果较弱，主要作用非抗过拟合；C错误，BatchNorm是线性变换，不增加非线性；D错误，BatchNorm需与激活函数配合使用。

交叉熵损失函数（Cross-EntropyLoss）最适用于以下哪种任务？

A.回归预测（如房价预测）

B.二分类（如垃圾邮件识别）

C.图像降噪（如去模糊）

D.时间序列预测（如股票价格）

答案：B

解析：交叉熵损失用于衡量两个概率分布的差异，适用于分类任务中模型输出概率与真实标签的匹配（B正确）。A、C、D属于回归或生成任务，通常使用均方误差（MSE）等损失函数。

以下哪种方法最常用于解决模型过拟合问题？

A.增加训练数据量

B.减少网络层数

C.提高学习率

D.移除激活函数

答案：A

解析：过拟合的本质是模型在训练集上过度学习噪声，增加训练数据量可提升模型泛化能力（A正确）。B错误，减少层数可能导致欠拟合；C错误，高学习率可能导致训练不稳定；D错误，移除激活函数会降低模型非线性表达能力。

梯度消失（VanishingGradient）主要发生在以下哪种场景？

A.使用ReLU激活函数的深层网络

B.使用Sigmoid激活函数的深层网络

C.浅层卷积神经网络（CNN）

D.循环神经网络（RNN）的长序列预测

答案：B

解析：Sigmoid函数的导数最大值为0.25，深层网络中反向传播时梯度会逐层相乘衰减，导致梯度消失（B正确）。A错误，ReLU的导数在x0时为1，缓解了梯度消失；C错误，浅层网络梯度衰减不显著；D错误，RNN长序列的梯度问题更多是梯度消失/爆炸的综合表现，并非主要场景。

循环神经网络（RNN）中隐藏状态（HiddenState）的作用是？

A.存储历史信息，捕捉序列依赖关系

B.替代输入数据，减少计算量

C.增强非线性变换能力

D.直接输出预测结果

答案：A

解析：RNN通过隐藏状态(h_t=(W_{hh}h_{t-1}+W_{xh}x_t))传递历史信息，从而捕捉序列中的时间依赖（A正确）。B错误，隐藏状态是输入与历史状态的结合，不能替代输入；C错误，非线性由激活函数（如tanh）提供；D错误，输出通常由隐藏状态进一步变换得到。

Transformer模型中“自注意力（Self-Attention）”机制的核心目的是？

A.减少模型参数量

B.捕捉序列中任意位置的依赖关系

C.替代循环结构，降低计算复杂度

D.增强局部特征提取能力

答案：B

解析：自注意力通过计算序列中每个位置与其他所有位置的相关性（注意力分数），使模型能直接捕捉长距离依赖（B正确）。A错误，Transformer参数量通常大于RNN；C错误，自注意力的计算复杂度为(O(n^2))（n为序列长度），高于RNN的(O(n))；D错误，局部特征提取是CNN的优势。

卷积神经网络（CNN）中卷积核（Filter）的主要作用是？

A.对输入进行全局平均池化

B.提取局部空间特征（如边缘、纹理）

C.增加网络的深度

D.替代全连接层，减少参数量

答案：B

解析：卷积核通过滑动窗口与输入特征图逐元素相乘求和，提取局部区域的特征（如边缘、纹理）（B正确）。A错误，全局平均池化是另一操作；C错误，增加深度需堆叠卷积层；D错误，参数量减少源于权值共享，而非卷积核本身。

生成对抗网络（GAN）由以下哪两个部分组成？

A.编码器（Encoder）和解码器（Decoder）

B.生成器（Generator）和判别器