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2025年超星尔雅学习通《深度学习应用与研究》章节测试题库及答案解析

单位所属部门：________姓名：________考场号：________考生号：________

一、选择题

1.深度学习模型训练过程中，选择合适的优化器是至关重要的，以下哪项不是常见的优化器？（）

A.随机梯度下降（SGD）

B.阿达马格（Adam）

C.简单平均（SimpleAverage）

D.动量（Momentum）

答案：C

解析：常见的深度学习优化器包括随机梯度下降（SGD）、阿达马格（Adam）、动量（Momentum）等，它们通过调整学习率来优化模型参数。简单平均不是优化器，它通常用于模型集成或其他统计计算中。

2.在卷积神经网络（CNN）中，以下哪个层主要用于提取图像的局部特征？（）

A.全连接层

B.批归一化层

C.卷积层

D.池化层

答案：C

解析：卷积层是CNN的核心组件，用于提取图像的局部特征。批归一化层主要用于加速训练和稳定模型。全连接层用于整合特征并进行分类。池化层用于降低特征维度和增强模型泛化能力。

3.以下哪种激活函数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函数常用于二分类问题的输出层，将输出值压缩到0和1之间。ReLU函数主要用于隐藏层，解决梯度消失问题。Tanh函数也是常用的激活函数，但通常用于隐藏层。Softmax函数主要用于多分类问题的输出层。

4.在自然语言处理（NLP）中，以下哪种模型常用于文本分类任务？（）

A.循环神经网络（RNN）

B.卷积神经网络（CNN）

C.生成对抗网络（GAN）

D.变分自编码器（VAE）

答案：A

解析：循环神经网络（RNN）及其变体（如LSTM和GRU）常用于文本分类任务，能够处理序列数据。卷积神经网络（CNN）也可以用于文本分类，但RNN在处理长序列时更具优势。生成对抗网络（GAN）和变分自编码器（VAE）主要用于生成任务，不适用于文本分类。

5.在深度学习模型训练中，以下哪种方法可以有效防止过拟合？（）

A.数据增强

B.正则化

C.批归一化

D.学习率衰减

答案：B

解析：正则化是一种常用的防止过拟合的方法，通过在损失函数中添加惩罚项来限制模型复杂度。数据增强通过增加训练数据多样性来提高模型泛化能力。批归一化可以加速训练并提高模型稳定性。学习率衰减可以逐渐减小学习率，但主要作用是提高训练效率，不是防止过拟合。

6.在深度学习框架中，以下哪种机制用于在计算图中自动计算梯度？（）

A.反向传播

B.前向传播

C.梯度下降

D.批归一化

答案：A

解析：反向传播是深度学习框架中用于自动计算梯度的核心机制，通过链式法则计算损失函数对每个参数的梯度。前向传播用于计算网络输出。梯度下降是优化算法，用于更新参数。批归一化是数据处理技术。

7.在生成对抗网络（GAN）中，以下哪个网络负责生成假数据？（）

A.生成器

B.判别器

C.隐藏层

D.输出层

答案：A

解析：生成对抗网络（GAN）由生成器和判别器两部分组成。生成器负责生成假数据，判别器负责区分真数据和假数据。隐藏层和输出层是神经网络的基本组成部分，不特指GAN中的特定网络。

8.在深度学习中，以下哪种技术常用于处理缺失数据？（）

A.插值法

B.数据清洗

C.数据增强

D.特征选择

答案：A

解析：插值法是一种常用的处理缺失数据的技术，通过利用已知数据点来估计缺失值。数据清洗是更广泛的数据预处理步骤，可能包括多种处理缺失数据的方法。数据增强主要用于增加训练数据多样性。特征选择用于选择最相关的特征，不直接处理缺失数据。

9.在深度学习模型部署中，以下哪种技术可以用于提高模型的推理速度？（）

A.模型量化

B.神经网络剪枝

C.模型并行化

D.以上都是

答案：D

解析：模型量化、神经网络剪枝和模型并行化都是常用的提高模型推理速度的技术。模型量化通过降低数据精度来减少计算量。神经网络剪枝通过去除不重要的连接来简化模型。模型并行化通过在多个设备上分配计算任务来加速推理。

10.修改在深度学习框架中，以下哪种机制用于管理计算图和自动微分？（）

A.自动微分引擎

B.计算图

C.梯度计算

D.内存管理

答案：A

解析：自动微分引擎是深度学习框架中用于管理计算图和自动微分的核心机制，通过自动计算梯度来简化模型训练过程。计算图是表示计算过程的图形结构。梯度计算是自动微分引擎的一部分。内存管理是框架的基本功能，不特指计算图和自动微分的管理。

11.深度学习模型中，反向传播算法的核心是（）

A.前向计算

B.梯度计算

C.权重