學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)學(xué)校________________班級(jí)____________姓名____________考場____________準(zhǔn)考證號(hào)…………密…………封…………線…………內(nèi)…………不…………要…………答…………題…………第1頁，共3頁鄭州西亞斯學(xué)院《神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與深度學(xué)習(xí)》2022-2023學(xué)年期末試卷題號(hào)一二三總分得分批閱人一、單選題（本大題共20個(gè)小題，每小題2分，共40分．在每小題給出的四個(gè)選項(xiàng)中，只有一項(xiàng)是符合題目要求的．）1、長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）相比于傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN），主要改進(jìn)在于？（）A.計(jì)算速度更快B.能夠處理更長的序列C.參數(shù)量更少D.更容易訓(xùn)練2、下列關(guān)于深度學(xué)習(xí)中過擬合的描述，錯(cuò)誤的是（）A.訓(xùn)練誤差小，測試誤差大B.模型過于復(fù)雜C.增加數(shù)據(jù)量可以緩解D.是期望的結(jié)果3、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，批量大?。˙atchSize）對(duì)訓(xùn)練的影響不包括？（）A.內(nèi)存占用B.收斂速度C.模型精度D.特征提取能力4、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個(gè)操作可以增加特征圖的數(shù)量？A.卷積B.池化C.填充D.上采樣5、在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的方法不包括？（）A.旋轉(zhuǎn)圖像B.增加噪聲C.改變圖像顏色D.刪除部分?jǐn)?shù)據(jù)6、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪個(gè)因素會(huì)影響感受野的大小？A.卷積核大小B.步長C.層數(shù)D.以上都是7、在深度學(xué)習(xí)中，以下哪種模型適合處理非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)？A.多層感知機(jī)B.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)D.以上都可以8、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，Dropout技術(shù)的主要目的是：A.加速訓(xùn)練B.防止過擬合C.減少計(jì)算量D.提高模型泛化能力9、對(duì)于目標(biāo)檢測任務(wù)，以下哪種算法常被使用？A.R-CNNB.FastR-CNNC.FasterR-CNND.以上都是10、以下哪種損失函數(shù)常用于二分類問題？（）A.均方誤差B.交叉熵C.絕對(duì)值誤差D.對(duì)數(shù)損失11、對(duì)于音頻處理任務(wù)，以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可能適用？A.1D卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.注意力機(jī)制D.以上都是12、在深度學(xué)習(xí)中，數(shù)據(jù)增強(qiáng)的主要作用是：A.增加數(shù)據(jù)量B.提高數(shù)據(jù)質(zhì)量C.防止數(shù)據(jù)泄露D.平衡數(shù)據(jù)分布13、在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種層可以用于降維？A.卷積層B.池化層C.全連接層D.以上都不是14、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適合處理以下哪種類型的數(shù)據(jù)？（）A.圖像數(shù)據(jù)B.文本數(shù)據(jù)C.音頻數(shù)據(jù)D.表格數(shù)據(jù)15、以下哪種數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可能改變數(shù)據(jù)的語義信息？A.隨機(jī)旋轉(zhuǎn)B.隨機(jī)裁剪C.隨機(jī)添加噪聲D.隨機(jī)縮放16、以下哪種方法可以用于解決梯度消失問題？（）A.使用ReLU激活函數(shù)B.增加網(wǎng)絡(luò)層數(shù)C.減小學(xué)習(xí)率D.增加訓(xùn)練數(shù)據(jù)17、在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練中，早停法（EarlyStopping）的依據(jù)是（）A.驗(yàn)證集誤差B.訓(xùn)練集誤差C.計(jì)算資源D.模型復(fù)雜度18、以下哪種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)常用于自然語言處理中的機(jī)器翻譯任務(wù)？A.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)B.循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)C.長短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)D.注意力機(jī)制網(wǎng)絡(luò)19、深度學(xué)習(xí)中的遷移學(xué)習(xí)是指：A.將模型從一個(gè)任務(wù)遷移到另一個(gè)任務(wù)B.將數(shù)據(jù)從一個(gè)數(shù)據(jù)集遷移到另一個(gè)數(shù)據(jù)集C.將模型從一種架構(gòu)遷移到另一種架構(gòu)D.將參數(shù)從一個(gè)模型遷移到另一個(gè)模型20、以下關(guān)于膠囊網(wǎng)絡(luò)的描述，錯(cuò)誤的是？（）A.對(duì)特征的空間關(guān)系更敏感B.比卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)量少C.訓(xùn)練難度較大D.性能通常優(yōu)于傳統(tǒng)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)二、簡答題（本大題共4個(gè)小題，共40分)1、（本題10分）解釋在深度學(xué)習(xí)中如何應(yīng)用膠囊網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行圖像分類。2、（本題10分）說明深度學(xué)習(xí)中如何進(jìn)行特征選擇。3、（本題10分）說明在深度學(xué)習(xí)中如何利用注意力機(jī)制進(jìn)行視頻中的目標(biāo)跟蹤。4、（本題10分）解釋深度學(xué)習(xí)中的神經(jīng)推薦系統(tǒng)中的協(xié)同過濾方法。三、分析題（本大題共