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2025年超星尔雅学习通《深度学习算法》章节测试题库及答案解析

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一、选择题

1.深度学习算法中，用于表示输入数据的层通常被称为（）

A.输出层

B.隐藏层

C.输入层

D.归一化层

答案：C

解析：在深度学习模型中，输入层直接接收原始输入数据，并将其传递给后续的隐藏层进行处理。输出层用于产生最终的预测结果，隐藏层则位于输入层和输出层之间，负责数据的特征提取和转换。归一化层主要用于数据预处理，对输入数据进行标准化或归一化处理。

2.下列哪种激活函数通常用于深度学习模型的输出层，特别是对于二分类问题？（）

A.ReLU

B.Sigmoid

C.Tanh

D.Softmax

答案：B

解析：Sigmoid函数将输入值映射到(0,1)区间内，适用于二分类问题的输出层，可以表示概率值。ReLU函数主要用于隐藏层，因其计算简单且能够缓解梯度消失问题。Tanh函数将输入值映射到(-1,1)区间内，也常用于隐藏层。Softmax函数通常用于多分类问题的输出层，将输入值转换为概率分布。

3.在反向传播算法中，用于衡量模型预测误差的函数通常被称为（）

A.激活函数

B.损失函数

C.代价函数

D.优化函数

答案：B

解析：损失函数用于量化模型预测值与真实值之间的差异，是反向传播算法中计算梯度的重要依据。激活函数是引入非线性因素的操作。代价函数是损失函数的另一种称呼，但损失函数更常用。优化函数是指用于更新模型参数的算法，如梯度下降等。

4.下列哪种优化算法在每次迭代中只更新一个参数？（）

A.随机梯度下降

B.牛顿法

C.遗传算法

D.批量梯度下降

答案：C

解析：遗传算法是一种启发式优化算法，其基本思想是通过模拟自然选择和遗传过程来有哪些信誉好的足球投注网站最优解。在遗传算法中，每次迭代只选择和更新一部分解（个体），而其他优化算法如随机梯度下降、牛顿法和批量梯度下降通常在每次迭代中更新所有参数。

5.在卷积神经网络中，用于控制卷积核移动步长的参数是（）

A.卷积核大小

B.批归一化

C.步长

D.池化大小

答案：C

解析：步长是指卷积核在输入特征图上移动的像素数。卷积核大小是指卷积核的宽度和高度。批归一化是一种数据预处理技术，用于加速训练过程并提高模型稳定性。池化大小是指池化操作中窗口的大小。

6.下列哪种损失函数适用于多分类问题？（）

A.均方误差

B.交叉熵

C.Hinge损失

D.平方损失

答案：B

解析：交叉熵损失函数适用于多分类问题，能够有效地衡量模型预测概率分布与真实分布之间的差异。均方误差和平方损失主要用于回归问题。Hinge损失函数适用于支持向量机等分类算法。

7.在循环神经网络中，用于传递上一时刻隐藏状态信息的机制是（）

A.卷积操作

B.激活函数

C.循环连接

D.批归一化

答案：C

解析：循环神经网络通过循环连接机制将上一时刻的隐藏状态传递到当前时刻，从而能够处理序列数据。卷积操作是卷积神经网络中的基本操作。激活函数用于引入非线性因素。批归一化是一种数据预处理技术。

8.在深度学习中，用于自动选择最优超参数的技术是（）

A.精度调整

B.超参数优化

C.正则化

D.早停法

答案：B

解析：超参数优化是指通过某种方法自动选择最优超参数的过程。精度调整是指手动调整模型参数。正则化是一种防止模型过拟合的技术。早停法是一种在训练过程中监控模型性能并提前停止训练的技术。

9.下列哪种网络结构适用于图像识别任务？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.卷积神经网络

D.随机森林

答案：C

解析：卷积神经网络特别适用于图像识别任务，能够有效地提取图像特征。决策树和支持向量机主要用于分类和回归问题。随机森林是一种集成学习方法，通过组合多个决策树来提高模型性能。

10.修改在深度学习中，用于减少模型过拟合的技术是（）

A.数据增强

B.批归一化

C.正则化

D.早停法

答案：C

解析：正则化是一种通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度的技术，能够有效地防止过拟合。数据增强是通过生成新的训练样本来增加数据多样性。批归一化是一种数据预处理技术。早停法是在训练过程中监控模型性能并提前停止训练。

11.在深度学习模型中，用于衡量模型在未见数据上泛化能力的指标通常是（）

A.训练损失

B.训练精度

C.验证精度

D.测试精度

答案：C

解析：验证精度是模型在独立的验证集上的表现，用于监控训练过程并调整超参数，它比训练精度更能反映模型的泛化能力。测试精度是模型在最终的测试集上的表现，一旦模型被确定，测试精度是模型性能的最终评估。训练损失和训练精度只反映了模型在训练数