2025 年大学人工智能（深度学习）下学期期中测试卷.docVIP

2025年大学人工智能（深度学习）下学期期中测试卷

（考试时间：90分钟满分100分）班级______姓名______

一、选择题（总共10题，每题4分，每题只有一个正确答案）

1.以下哪种优化器在深度学习中具有自适应调整学习率的能力？

A.SGD

B.Adagrad

C.Adam

D.RMSProp

2.在卷积神经网络中，卷积层的主要作用是？

A.增加网络的深度

B.进行特征提取

C.减少参数数量

D.进行分类

3.下列关于激活函数的说法，错误的是？

A.ReLU函数在某些情况下会导致神经元死亡

B.Sigmoid函数的值域在(0,1)之间

C.Tanh函数是奇函数

D.Softmax函数常用于多分类问题的输出层

4.深度学习中的模型评估指标，对于二分类问题，精确率（Precision）的计算公式是？

A.TP/(TP+FP)

B.TP/(TP+FN)

C.TN/(TN+FP)

D.TN/(TN+FN)

5.以下哪种技术可以防止深度学习模型过拟合？

A.增加网络层数

B.使用更大的数据集

C.增加神经元数量

D.减少正则化参数

6.在循环神经网络（RNN）中，隐藏层的输出会反馈到？

A.输入层

B.下一个时间步的隐藏层

C.输出层

D.网络的所有层

7.批归一化（BatchNormalization）的主要作用是？

A.加速模型训练

B.减少模型参数

C.提高模型泛化能力

D.以上都是

8.以下哪种深度学习框架常用于计算机视觉任务？

A.TensorFlow

B.PyTorch

C.Keras

D.以上都是

9.在深度强化学习中，智能体通过什么来学习最优策略？

A.奖励信号

B.状态转移

C.动作空间

D.环境模型

10.以下关于自编码器（Autoencoder）的说法，正确的是？

A.是一种无监督学习模型

B.可以用于数据降维

C.由编码器和解码器组成

D.以上都对

二、多项选择题（总共5题，每题6分，每题至少有两个正确答案）

1.深度学习中的损失函数包括以下哪些？

A.交叉熵损失函数

B.均方误差损失函数

C.Huber损失函数

D.L1正则化损失函数

2.卷积神经网络中的池化层类型有？

A.最大池化

B.平均池化

C.随机池化

D.Stirct池化

3.以下哪些是深度学习模型的超参数？

A.学习率

B.网络层数

C.激活函数类型

D.批量大小

4.在深度学习中，数据预处理的步骤通常包括？

A.数据清洗

B.数据标注

C.数据归一化

D.数据增强

5.深度生成模型包括以下哪些？

A.变分自编码器（VAE）

B.生成对抗网络（GAN）

C.受限玻尔兹曼机（RBM）

D.深度信念网络（DBN）

三、判断题（总共10题，每题3分）

1.深度学习模型的性能只取决于模型的结构，与数据集大小无关。（）

2.梯度消失问题只会出现在循环神经网络中。（）

3.所有的激活函数都是可导的。（）

4.增加网络的宽度（神经元数量）一定会提高模型的性能。（）

5.迁移学习可以利用在一个任务上训练的模型参数来初始化另一个相关任务的模型。（）

6.深度强化学习中的策略梯度算法是基于价值函数来优化策略的。（）

7.批归一化在训练和推理阶段的计算过程是相同的。（）

8.卷积神经网络中的卷积核大小必须是固定的。（）

9.自编码器的编码器和解码器的神经元数量必须相同。（）

10.深度学习模型的训练时间越长，性能一定越好。（）

四、简答题（总共3题，每题10分）

1.请简要阐述反向传播算法的原理。

2.说明Dropout技术在深度学习中的作用及原理。

3.简述生成对抗网络（GAN）的基本结构和工作原理。

五、论述题（总共1题，20分）

随着人工智能技术的不断发展，深度学习在各个领域取得了巨大的成功。请论述深度学习在医疗领域的应用现状、面临的挑战以及未来的发展趋势。

答案：

一、选择题

1.C

2.B

3.A

4.A

5.B

6.B

7.D

8.D

9.A

10.D

二、多项选择题

1.ABC

2.AB

3.ABCD

4.ACD

5.ABCD

三、判断题

1.×

2.×

3.×

4.×

5.√

6.×

7.×

8.×

9.×

10.×

四、简答题

1.反向传播算法是用于计算神经网络梯度的算法。它从输出层开始，根据损失函数计算输出层的梯度，然后反向传播到隐藏层。在每一层，根据链式法则计算该层的梯度，并更新权重。通过不断重复这个