2026年春江苏开放大学神经网络与深度学习综合大作业答案

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一、2026年春江苏开放大学神经网络与深度学习综合大作业单选题答案

1、深度学习中，不经常使用的初始化参数W(权重矩阵）的方法是哪种？

A、MSRA初始化

B、Xavier初始化

C、常量初始化

D、高斯分布初始化

正确答案：C

2、深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？

A、所有选项

B、情感分析

C、机器翻译

D、问答系统

正确答案：A

3、下列哪些项目是在图像识别任务中使用的数据扩增技术（data augmentation technique)?

1水平翻转（Horizontal flipping)

2随机裁剪（Random cropping)

3随机放缩（Random scaling)

4颜色抖动（Color jittering)

5随机平移（Random translation)

6随机剪切（Random shearing)

A、2,3,4,5,6

B、1,3,5,6

C、1,2,4、D

所有项目

正确答案：D

4、随着句子的长度越来越多，神经翻译机器将句意表征为固定维度向量的过程将愈加困难，为了解决这类问题，下面哪项是我们可以采用的？

A、使用递归单元代替循环单元

B、所有选项均不对

C、使用注意力机制（attention mechanism）

D、使用字符级别翻译（character level translation）

正确答案：C

5、你有一个63x63x16的输入，并使用大小为7×7的32个过滤器进行卷积，使用步幅为2和无填充，请问输出是多少？

A、29x29x32

B、16x16x16

C、16x16x32

D、29x29x16

正确答案：A

6、在CNN中使用1×1卷积时，下列哪一项是正确的？

A、它可以帮助降低维数

B、可以用于特征池

C、由于小的内核大小，它会减少过拟合

D、所有上述

正确答案：D

7、有许多种梯度下降算法，其中两种最出名的方法是I-BFGS和SGI-BFGS根据二阶梯度下降而SGD是根据一阶梯度下降的。在下述哪些场景中，会更加偏向于使用I-BFGS而不是SGD?

场景1:数据很稀疏

场景2:神经网络的参数数量较少

A、两种情况都是

B、场景1

C、都不会选择I-BFGS

D、场景2

正确答案：A

8、如果一个神经网络用于预测一种事物的分类，例如分为A,CD四类，那么下列哪一个激活函数适用于该神经网络的输出层

A、Relu

B、SigmoiD

C、TanH

D、Softmax

正确答案：D

9、反向传播算法一开始计算什么内容的梯度，之后将其反向传播？

A、预测结果与样本标签之间的误差

B、都不对

C、各个网络权重的平方差之和

D、各个输入样本的平方差之和

正确答案：A

10、一个循环神经网络可以被展开成为一个完全连接的、具有无限长度的普通神经网络，这种说法是

A、错误的

B、正确的

正确答案：B

11、对于MLP,输入层中的节点数为10,隐藏层为5.从输入层到隐藏层的最大连接数是？

A、这是一个任意值

B、小于50

C、50

D、超过50

正确答案：C

12、以下关于深度神经网络的说法中错误的是

A、增大L2正则项的系数有助于减缓梯度消失问题

B、使用梯度裁剪（gradient clipping）有助于减缓梯度爆炸问题

C、若batch size过小，batch normalization的效果会出现退化

D、在使用SGD训练时，若训练loss的变化逐渐平缓不再明显下降时，通常可以通过减少learning rate的方式使其再进一步下降

正确答案：A

13、Sigmoid是神经网络中最常用到的一种激活函数，除非当梯度太大导致激活函数被弥散，这叫作神经元饱和。

这就是为什么ReLU会被提出来，因为ReLU可以使得梯度在正向时输出值与原始值一样。

这就是为什么ReLU会被提出来，因为ReLU可以使得梯度在正向时输出值与原始值一样。

这是否意味着在神经网络中ReLU单元永远不会饱和？

A、错误

B、正确

正确答案：A

14、给定一个长度为n的不完整单词序列，我们希望预测下一个字母是什么。比如输入是“predictio(9个字母组成），希望预测第十个字母是什么。下面哪种神经网络结构适用于解决这个工作？

A、卷积神经网络

B、全连接神经网络

C、循环神经网络

D、受限波尔兹曼机

正确答案：C

15、当训练一个神经网络来作图像识别任务时，通常会绘制一张训练集误差和交叉训练集误差图来进行调试。

在上图中，最好在哪个时间停止训练？

A、B

B、C

C、D

D、A

正确答案：B

16、下面哪种方法没办法直接应用于自然语言处理的任务？

A、去语法模型

B、主成分分析（PCA）

C、循环神经网络

D、卷积神经网络

正确答案：B

17、图像挖掘中常用卷积神经网络（DNN)作为基础结构，以下关于卷积操作（conv)和池化（pooling)的说法正确的是？

A、cov基于平移不变性，pooling基于局部相关性

B、con和pooling都基于平移不变性

C、conv基于局部相关性，pooling基于平移不变性

D、convopooling都基于局部相关性

正确答案：A

18、下列关于深度学习说法错误的是

A、只要参数设置合理，深险学习的效果至少应优于传统机器学习算法

B、CNN相比于全连接的优势之一是楼型复杂度低，缓解过拟合

C、LSTM在一定程度上解决了传统RNN梯度满失或梯度爆炸的问题

正确答案：A

19、神经网络，非线性激活函数包括sigmoid/tanh/ReLU等

A、总是输出0/1、B、只在最后输出层才会用到

C、其他说法都不正确

D、加速反向传播时的梯度计算

正确答案：C

20、你认为把下面这个过滤器应用到灰度图像会怎么样？

A、会检测水平边缘

B、会检测垂直边缘

C、会检测45度边缘

D、会检测图像对比度

正确答案：B

21、在深度学习网络中，以下哪种技术不是主要用来做网络正则化的（提升模型泛化施力）

A、Pooling

B、Early stopping

C、dropout

D、参数共享

正确答案：D

22、你正在训练一个RNN网络，你发现你的权重与激活值都是“NaN”，下列选项中，哪一个是导致这个问题的最有可能的原因？

A、梯度消失

B、Sigmoid函数作为激活函数g(.)，在计算g(z)时，z的数值过大了

C、梯度爆炸

D、ReLU函数作为激活函数g(.)，在计算g(z)时，z的数值过大了