2025 年大学人工智能（神经网络应用）技能测试卷.docVIP

2025年大学人工智能（神经网络应用）技能测试卷

（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，请将正确答案填写在括号内）

1.以下哪种神经网络结构常用于处理图像分类任务？（）

A.循环神经网络（RNN）

B.卷积神经网络（CNN）

C.递归神经网络（RecursiveNeuralNetwork）

D.深度信念网络（DBN）

2.在神经网络中，激活函数的作用是（）。

A.增加网络的复杂度

B.对输入数据进行归一化

C.引入非线性因素，使网络能够学习复杂的模式

D.加速网络的收敛速度

3.反向传播算法是用于（）。

A.计算神经网络的输出

B.随机初始化神经网络的参数

C.调整神经网络的权重，以最小化损失函数

D.选择合适的激活函数

4.以下哪个指标可以用来评估神经网络分类模型的性能？（）

A.均方误差（MSE）

B.准确率（Accuracy）

C.召回率（Recall）

D.以上都是

5.当训练神经网络时，出现梯度消失问题，可能是因为（）。

A.使用了不合适的激活函数

B.学习率设置过大

C.网络层数太少

D.数据预处理不当

6.卷积神经网络中的卷积层主要作用是（）。

A.对输入图像进行降维

B.提取图像的特征

C.增加网络的深度

D.进行图像的分类

7.以下哪种优化器在神经网络训练中最常用？（）

A.随机梯度下降（SGD）

B.Adagrad

C.RMSProp

D.Adam

8.在神经网络中，池化层的作用是（）。

A.增加特征的维度

B.减少计算量，同时保留主要特征

C.对特征进行非线性变换

D.防止梯度消失

9.深度神经网络能够自动从数据中学习到（）。

A.数据的分布

B.数据的标签

C.数据的特征表示

D.以上都是

10.以下关于神经网络的说法，错误的是（）。

A.神经网络可以处理高维数据

B.神经网络的性能只取决于网络结构

C.训练数据的质量对神经网络的性能有重要影响

D.不同的神经网络架构适用于不同的任务

二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题有多个正确答案，请将正确答案填写在括号内，少选、多选均不得分）

1.以下哪些是神经网络的超参数？（）

A.网络层数

B.神经元个数

C.学习率

D.激活函数类型

2.卷积神经网络的优点包括（）。

A.需要较少的参数

B.能够自动提取图像特征

C.对图像的平移、旋转等变换具有较好的鲁棒性

D.计算效率高

3.当神经网络出现过拟合现象时，可以采取的措施有（）。

A.增加训练数据

B.减少网络层数

C.使用正则化方法

D.降低学习率

4.以下哪些激活函数是常用的？（）

A.Sigmoid函数

B.ReLU函数

C.Tanh函数

D.Softmax函数

5.神经网络在以下哪些领域有广泛应用？（）

A.图像识别

B.自然语言处理

C.语音识别

D.推荐系统

三、判断题（总共10题，每题3分，请判断下列说法的对错，在括号内打“√”或“×”）

1.神经网络只能处理数值型数据。（）

2.增加神经网络的层数一定会提高模型的性能。（）

3.随机初始化神经网络的权重是一种有效的初始化方法。（）

4.均方误差损失函数适用于分类任务。（）

5.卷积神经网络中的卷积核大小必须固定。（）

6.反向传播算法是一种贪心算法。（）

7.正则化方法可以防止神经网络的过拟合。（）

8.神经网络的训练过程就是不断调整权重，使损失函数最小化的过程。（）

9.深度信念网络是一种无监督学习模型。（）

10.不同的优化器在不同的数据集和任务上表现可能不同。（）

四、简答题（总共3题，每题10分，请简要回答下列问题）

1.简述卷积神经网络的工作原理。

2.如何选择合适的神经网络架构？

3.解释一下梯度消失和梯度爆炸问题，并说明如何解决。

五、综合题（总共1题，每题20分，请结合所学知识回答下列问题）

请设计一个简单的卷积神经网络用于手写数字识别。要求说明网络结构、各层的作用以及如何进行训练和评估。

答案：

一、单项选择题

1.B

2.C

3.C

4.D

5.A

6.B

7.D

8.B

9.C

10.B

二、多项选择题

1.ABCD

2.ABCD

3.ABCD

4.ABCD

5.ABCD

三、判断题

1.×

2.×

3.√

4.×

5.×

6.×

7.√

8.√

9.√

10.√

四、简答题

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