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頁重慶財經學院《神經網絡與深度學習》2021-2022學年期末試卷題號一二三總分得分批閱人一、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、以下哪種深度學習模型常用于圖像分割任務？（）A.全卷積神經網絡（FCN）B.循環神經網絡C.自編碼器D.生成對抗網絡2、以下哪種激活函數在深度神經網絡中應用較少？A.ReLUB.SigmoidC.TanhD.Softsign3、以下哪種方法可以提高神經網絡的泛化能力？（）A.增加訓練輪數B.增加模型復雜度C.正則化D.減少訓練數據4、以下哪種優化算法在深度學習中應用廣泛？A.隨機梯度下降B.牛頓法C.共軛梯度法D.擬牛頓法5、對于圖像分類任務，以下哪種神經網絡模型表現較好？（）A.多層感知機B.循環神經網絡C.卷積神經網絡D.長短時記憶網絡6、在深度學習中，以下哪種初始化方法對模型訓練有較大影響？（）A.隨機初始化B.零初始化C.正態分布初始化D.以上都是7、循環神經網絡適合處理以下哪種類型的數據？（）A.圖像數據B.文本數據C.音頻數據D.表格數據8、以下關于膠囊網絡（CapsuleNetwork）的描述，錯誤的是（）A.對空間關系建模能力強B.比傳統卷積神經網絡更高效C.訓練難度大D.應用廣泛9、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10、以下關于深度信念網絡的描述，錯誤的是（）A.由多層受限玻爾茲曼機組成B.訓練過程復雜C.常用于圖像生成D.是一種監督學習算法11、以下哪種神經網絡結構適合處理具有空間相關性的數據？（）A.全連接神經網絡B.卷積神經網絡C.循環神經網絡D.生成對抗網絡12、以下哪種神經網絡常用于圖像識別任務？（）A.循環神經網絡B.卷積神經網絡C.生成對抗網絡D.長短時記憶網絡13、在深度學習中，超參數調整通常使用（）A.隨機搜索B.網格搜索C.基于模型的搜索D.以上都是14、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15、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16、對于一個大規模數據集，以下哪種訓練方式比較高效？（）A.單機訓練B.分布式訓練C.在線訓練D.離線訓練17、以下哪種情況可能導致神經網絡的訓練不穩定？（）A.數據噪聲大B.學習率變化大C.模型結構不合理D.以上都是18、在深度學習框架中，PyTorch的特點包括？（）A.動態計算圖B.易于調試C.豐富的預訓練模型D.以上都是19、以下關于強化學習與深度學習結合的描述，錯誤的是（）A.可以用于游戲AIB.難以訓練C.應用范圍有限D.具有很大潛力20、在深度學習框架中，TensorFlow主要的特點是（）A.動態圖計算B.易于調試C.高效的分布式訓練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）解釋在神經網絡中如何進行模型的自動超參數調整。2、（本題10分）說明在深度學習中如何利用深度信念網絡進行圖像去噪。3、（本題10分）解釋在深度學習中如何應用注意力機制進行多模態信息融合。4、（本題10分）解釋在深度學習中如何處理數據分布的變化。三、分析題（本大題共2個小題，共20分)1、（本題10分）研究