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《深度学习》第三章题集

课程名称：深度学习

考试形式：课后练习

满分：100分

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注意事项：

1.本题集共四部分，总分100分。

2.请将答案写在答题纸上。

3.所有题目必须回答，选择题请将正确答案的字母填在答题纸上，其余题目请将答案写清楚。

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第一部分选择题（共20题，每题2分，共40分）

1.在深度学习中，激活函数的主要作用是（）

A.改善模型训练速度

B.引入非线性

C.减少过拟合

D.提高数据预处理效率

2.常用的激活函数中，哪一个在深度神经网络中最常被使用？（）

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.Softmax

3.在卷积神经网络中，卷积层的作用是（）

A.降低维度

B.提取特征

C.进行归一化

D.增加非线性

4.dropout技术主要用于（）

A.提高训练速度

B.避免过拟合

C.进行数据增强

D.提高模型复杂度

5.在深度学习中，优化算法的主要目标是（）

A.最小化训练时间

B.提高准确率

C.最小化损失函数

D.增加模型复杂度

6.卷积层中的“步幅”指的是（）

A.卷积核的大小

B.卷积核移动的速度

C.卷积核每次滑动的像素数

D.输出特征图的大小

7.在图像处理任务中，使用深度学习模型的主要优势是（）

A.速度快

B.处理能力强

C.数据量小

D.结构简单

8.反向传播算法的主要作用是（）

A.更新输入数据

B.计算损失值

C.更新模型权重

D.生成预测结果

9.下面哪种损失函数最适合用于二分类问题？（）

A.交叉熵损失

B.均方误差

C.Hinge损失

D.CategoricalCrossentropy

10.在训练深度学习模型时，通常需要使用（）

A.大量标注数据

B.小规模数据集

C.仅无监督数据

D.仅测试数据

11.哪一种技术可用于减少深度学习模型的计算量？（）

A.增加层数

B.使用卷积层

C.减少数据量

D.增加激活函数数量

12.BatchNormalization的主要作用是（）

A.提高数据维度

B.加速训练过程

C.提升模型准确性

D.减少训练数据

13.LSTM网络主要用于处理（）

A.图像数据

B.时序数据

C.图形数据

D.静态数据

14.深度学习中的“迁移学习”是指（）

A.将数据从一个模型转移到另一个模型

B.在新任务上使用预训练模型

C.更改训练算法

D.使用相同的数据集进行训练

15.在深度学习模型的训练中，过拟合的表现通常是（）

A.训练集准确率低，测试集准确率高

B.训练集准确率高，测试集准确率低

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

16.下面哪项不是卷积神经网络的特点？（）

A.局部连接

B.权重共享

C.自适应特征提取

D.线性组合

17.在深度学习中，数据增强技术的主要作用是（）

A.增加数据量，减少计算量

B.增加数据多样性，防止过拟合

C.简化模型结构

D.加快模型训练速度

18.下面哪一项是深度学习中的常见模型架构？（）

A.决策树

B.支持向量机

C.卷积神经网络

D.线性回归

19.深度学习中“特征提取”通常是在（）中完成的。

A.输入层

B.隐藏层

C.输出层

D.预处理阶段

20.在模型评估中，混淆矩阵的主要作用是（）

A.计算训练时间

B.评估模型性能

C.