2025 年大学人工智能（深度学习与神经网络）专项评估卷.docVIP

2025年大学人工智能（深度学习与神经网络）专项评估卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______

一、单项选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案，请将正确答案填涂在答题卡相应位置）

1.以下关于深度学习的说法，错误的是（）

A.深度学习是一种基于对数据进行表征学习的方法

B.深度学习模型通常包含多个隐藏层

C.深度学习只能处理图像数据

D.深度学习在语音识别、自然语言处理等领域有广泛应用

2.神经网络中的激活函数作用不包括（）

A.增加模型的非线性

B.加快模型收敛速度

C.使模型能够学习复杂模式

D.对输入数据进行非线性变换

3.下列哪种优化算法在深度学习中较为常用（）

A.梯度下降法

B.牛顿法

C.拟牛顿法

D.以上都是

4.卷积神经网络中卷积层的主要作用是（）

A.对输入数据进行降维

B.提取数据的特征

C.增加模型的参数数量

D.对数据进行分类

5.循环神经网络主要用于处理（）

A.静态数据

B.具有序列特性的数据

C.图像数据

D.音频数据

6.以下不属于深度学习模型评估指标的是（）

A.准确率

B.召回率

C.F1值

D.均方误差

7.当深度学习模型出现过拟合时，以下措施不可取的是（）

A.增加训练数据

B.减少模型复杂度

C.增加正则化项

D.提高学习率

8.下列关于神经网络初始化权重的说法，正确的是（）

A.随机初始化权重会使模型收敛更快

B.采用特定的初始化方法可以避免梯度消失

C.初始化权重对模型性能影响不大

D.均匀分布初始化权重优于正态分布初始化

9.深度信念网络是一种（）

A.递归神经网络

B.生成式模型

C.判别式模型

D.浅层神经网络

10.以下哪种技术可以提高深度学习模型在样本不均衡数据上的性能（）

A.数据增强

B.迁移学习

C.欠采样

D.以上都可以

二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有多个正确答案，请将正确答案填涂在答题卡相应位置，少选、错选均不得分）

1.深度学习中的正则化方法包括（）

A.L1正则化

B.L2正则化

C.Dropout

D.批归一化

2.以下属于神经网络训练过程中可能遇到的问题有（）

A.梯度消失

B.梯度爆炸

C.过拟合

D.欠拟合

3.卷积神经网络中的池化层作用有（）

A.减少数据维度

B.降低计算量

C.防止过拟合

D.增强模型对平移、旋转等变换的鲁棒性

4.下列关于循环神经网络RNN的说法，正确的有（）

A.能够处理序列数据中的长期依赖关系

B.存在梯度消失和梯度爆炸问题

C.LSTM是RNN的一种改进形式

D.常用于文本生成、机器翻译等任务

5.深度学习在医疗领域的应用包括（）

A.疾病诊断

B.药物研发

C.医疗影像分析

D.医疗机器人控制

三、判断题（总共10题，每题3分，请判断下列说法的正误，在答题卡相应位置填涂“√”或“×”）

1.深度学习模型的性能只取决于模型结构，与数据无关。（）

2.激活函数的导数越小，越容易出现梯度消失问题。（）

3.批归一化在训练过程中可以加快模型收敛速度。（）

4.卷积神经网络中卷积核的大小固定不变。（）

5.循环神经网络在处理长序列数据时，随着序列长度增加，性能不会下降。（）

6.增加模型的层数一定会提高深度学习模型的性能。（）

7.数据增强可以增加训练数据的多样性，从而提高模型泛化能力。（）

8.深度学习模型的训练过程就是不断调整模型参数使损失函数最小化的过程。（）

9.不同的深度学习框架在实现相同模型时，代码和性能完全相同。（）

10.迁移学习可以利用源领域的知识来帮助目标领域模型的训练。（）

四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答以下问题）

1.请简述深度学习中反向传播算法的原理。

2.举例说明卷积神经网络在图像分类任务中的优势。

3.如何解决深度学习模型中的梯度消失和梯度爆炸问题？

五、论述题（总共1题，每题20分，请详细阐述以下观点）

论述深度学习在未来人工智能发展中的重要地位和作用，并举例说明其在不同领域的具体应用及发展趋势。

答案：

一、单项选择题

1.C

2.B

3.A

4.B

5.B

6.D

7.D

8.B

9.B

10.D

二、多项选择题

1.ABCD

2.ABCD

3.ABD

4.ABCD

5.ABCD

三、判断题

1.×

2.√

3.√

4.×

5.×

6.×

7.√