2025年大学人工智能（深度学习技术）试题及答案.doc

2025年大学人工智能（深度学习技术）试题及答案

（考试时间：90分钟 满分100分）
班级______ 姓名______

第I卷（选择题 共30分）
答题要求：本大题共10小题，每小题3分。在每小题给出的四个选项中，只有一项是符合题目要求的。
1. 以下关于深度学习中卷积神经网络（CNN）的说法，错误的是（ ）
A. 卷积层主要用于提取图像的特征
B. 池化层可以减少数据量，同时保留重要特征
C. 全连接层通常在网络的最后，用于分类等任务
D. CNN只能处理图像数据，不能处理其他类型的数据
2. 下列哪种优化器在深度学习中具有自适应学习率的特点（ ）
A. SGD
B. Adagrad
C. RMSProp
D. Adam
3. 在深度学习模型训练过程中，以下哪种情况可能表示模型出现了过拟合（ ）
A. 训练集准确率高，测试集准确率低
B. 训练集准确率低，测试集准确率高
C. 训练集和测试集准确率都低
D. 训练集和测试集准确率都高
4. 对于循环神经网络（RNN），以下说法正确的是（ ）
A. 它擅长处理具有顺序性的数据
B. 相比CNN，它更适合处理图像数据
C. 它没有隐藏层
D. 训练时不会出现梯度消失问题
5. 深度学习中常用的激活函数ReLU的表达式是（ ）
A. f(x)=max(0,x)
B. f(x)=1/(1+exp(-x))
C. f(x)=tanh(x)
D. f(x)=x
6. 以下哪种损失函数常用于多分类问题（ ）
A. 均方误差损失函数
B. 交叉熵损失函数
C. 绝对值损失函数
D. Huber损失函数
7. 在构建深度学习模型时，以下关于数据预处理的说法不正确的是（ ）
A. 需要对数据进行归一化处理以加快训练速度
B. 数据增强可以增加数据的多样性
C. 缺失值处理可以直接删除含有缺失值的样本
D. 对文本数据需要进行分词等预处理
8. 关于深度信念网络（DBN），下列说法错误的是（ ）
A. 它是一种生成模型
B. 由多个受限玻尔兹曼机组成
C. 训练过程比普通神经网络简单
D. 可用于特征提取和数据生成
9. 深度学习模型的超参数不包括以下哪一项（ ）
A. 学习率
B. 层数
C. 权重
D. 卷积核大小
10. 在迁移学习中，以下哪种方式是将源域的知识迁移到目标域（ ）
A. 直接复制源域模型到目标域
B. 只迁移源域的参数
C. 利用源域数据训练目标域模型
D. 调整源域模型使其适应目标域数据

第II卷（非选择题 共70分）
11. （10分）简述深度学习中反向传播算法的原理。
12. （15分）请说明卷积神经网络（CNN）中卷积核的作用，并举例说明不同大小卷积核对图像特征提取的影响。
13. （15分）在深度学习模型训练中，如何评估模型的性能？请列举至少三种评估指标，并简要说明其含义。
14. （15分）材料：随着人工智能技术的发展，深度学习在自然语言处理领域取得了显著成果。例如，在机器翻译任务中，基于深度学习的模型能够将一种语言准确地翻译成另一种语言。但同时也面临一些挑战，如在处理一些生僻词汇和复杂语义时，翻译质量会受到影响。
问题：请结合材料，分析深度学习在自然语言处理中取得成功的原因以及面临的挑战，并提出可能的改进措施。
15. （15分）材料：在图像识别领域，深度学习模型表现出色。某研究团队利用深度学习算法对大量的医学影像进行训练，以实现疾病的自动诊断。经过多次实验，模型在识别某些常见疾病时准确率较高，但在识别罕见疾病时，由于训练数据不足，准确率较低。
问题：针对材料中图像识别模型在识别罕见疾病时准确率低的问题，提出至少两种解决方案，并说明理由。

答案：
1. D
2. D
3. A
4. A
5. A
6. B
7. C
8. C
9. C
10. C