學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號學校________________班級____________姓名____________考場____________準考證號…………密…………封…………線…………內…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁成都錦城學院《神經網絡與深度學習》2023-2024學年期末試卷題號一二三總分得分一、單選題（本大題共20個小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個選項中，只有一項是符合題目要求的．）1、以下關于深度神經網絡的訓練技巧，錯誤的是？（）A.數據增強可以提高模型泛化能力B.正則化可以防止過擬合C.增加隱藏層神經元數量一定能提高模型性能D.合適的初始化方法有助于訓練2、對于音頻處理任務，以下哪種神經網絡結構可能適用？A.1D卷積神經網絡B.循環神經網絡C.注意力機制D.以上都是3、神經網絡的訓練過程主要是為了優化什么？A.損失函數B.激活函數C.權重和偏置D.神經元數量4、對于多層感知機，增加隱藏層的數量通常會：A.降低模型復雜度B.提高模型泛化能力C.減少訓練時間D.增加模型的可解釋性5、在深度學習中，以下哪種方法可以處理變長的輸入序列？（）A.固定長度填充B.截斷C.使用循環神經網絡D.以上都是6、在深度學習模型壓縮中，量化是指：A.減少參數數量B.降低參數精度C.去除不重要的連接D.以上都是7、在循環神經網絡中，梯度裁剪的目的是：A.防止梯度消失B.防止梯度爆炸C.加速訓練D.提高模型精度8、深度學習中的端到端學習是指：A.從輸入直接得到輸出B.不需要中間步驟C.模型自動學習特征和預測D.以上都是9、以下哪種技術可以用于模型壓縮？（）A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是10、以下哪種方法可以用于解決深度學習中的類別不平衡問題？A.過采樣B.欠采樣C.調整損失函數D.以上都是11、以下哪種技術可以用于壓縮深度學習模型？A.剪枝B.量化C.知識蒸餾D.以上都是12、在生成對抗網絡中，生成器的目標是：A.生成盡可能逼真的數據B.欺騙判別器C.最小化生成數據與真實數據的差異D.以上都是13、深度學習中的模型融合方法包括：A.平均法B.加權平均法C.投票法D.以上都是14、深度學習中的注意力機制主要用于：A.選擇重要的特征B.減少計算量C.提高模型的并行性D.增強模型的穩定性15、卷積神經網絡中，以下哪個操作可以增加特征圖的數量？A.卷積B.池化C.填充D.上采樣16、生成對抗網絡由哪兩個部分組成？A.生成器和判別器B.編碼器和解碼器C.分類器和回歸器D.前饋網絡和反饋網絡17、在深度學習中，批量大小（BatchSize）的選擇會影響（）A.訓練速度B.模型性能C.內存使用D.以上都是18、對于目標檢測任務，以下哪種算法常被使用？A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.以上都是19、以下關于深度強化學習的描述，錯誤的是？（）A.常用于機器人控制B.需要大量的訓練數據C.模型訓練簡單D.結合了深度學習和強化學習的優點20、以下哪種方法可以用于評估深度學習模型的不確定性？A.蒙特卡羅dropoutB.貝葉斯神經網絡C.集成學習D.以上都是二、簡答題（本大題共4個小題，共40分)1、（本題10分）闡述在深度學習中如何處理模型在不同應用領域的適應性。2、（本題10分）簡述深度學習中的自動駕駛技術。3、（本題10分）說明在深度學習中如何利用元學習進行超參數調整。4、（本題10分）解釋深度學習中的特征工程與自動特征學習的區別。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）