2026年秋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年秋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、Dropout是一种在深度学习环境中应用的正规化手段。它是这样运作的：在一次循环中我们先随机选择神经层中的一些单元并将其临时隐藏，然后再进行该次循环中神经网络的训练和优化过程。在下一次循环中，我们又将隐藏另外一些神经元，如此直至训练结束。

根据以上描述，Dropout技术在下列哪种神经层中将无法发挥显著优势？

A、均不对

B、卷积层

C、RNN层

D、仿射层

正确答案：C

2、你有一个63x63x16的输入，有32个过滤器进行卷积，每个过滤器的大小为7×7,步幅为1,你想要使用“same”的卷积方式，请问padding的值是多少？

A、2

B、7

C、1

D、3

正确答案：D

3、想象一下，你有一个28×28的图片，并使用输入深度为3和输出深度为8在上面运行一个3×3的卷积神经网塔，注意，步幅padding是1,你正在用相同的填充（padding),当使用给定的参数时，输出特征图的尺寸是多少？

A、13宽、13高、8深

B、13宽、28高、8深

C、28宽、13高，8深

D、28宽、28高、8深

正确答案：D

4、深度学习中的不同最优化方式，如SGD,ADAM下列说法中正确的是

A、同样的初始学习率情况下，ADAM收敛速度总是快于SGD方法

B、同样的初始学习率情况下，ADAM比SGD容易过拟合

C、相同超参数数是情况下，比起白适应的学习率调整方式，SGD加手动调节通常会取得更好效果

D、在实际场景下，应尽最使用ADAM,避免使用SGD

正确答案：C

5、相对于DNN模型，CNN模型做了哪些改变？

A、增加了batch normalization

B、局部连接、参数共享

C、使用了Dropout

D、使用了relu激活函数

正确答案：B

6、深度学习中的卷积神经网络属于机器学习中的那哪种模型

A、深度无监督学习

B、深度监督学习

C、深度半监督学习

D、深度强化学习

正确答案：B

7、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、卷积神经网络

C、循环神经网络

D、主成分分析（PCA）

正确答案：D

8、对于非连续目标在深度神经网络的优化过程中，下面哪种梯度下降方法是最好的？

A、AdaGraD

B、SGD

C、拉格朗日松弛Subgradont methoD

D、1-BFGS

正确答案：C

9、假设你的输入是300×300彩色（RGB)图像，并且你使用卷积层和100个过滤器，每个过滤器都是5×5的大小，请问这个隐藏层有多少个参数（包括偏置参数）？

A、2501

B、2600

C、7500

D、7600

正确答案：D

10、请阅读以下情景：

情景1:你拥有一份阿卡迪亚市（Arcadia city)地图的数据，数据中包含市内和郊区的航拍图片。你的任务是将城市划分为工业区、农场以及山川河流等自然区域等等。

情景2:你拥有一份阿卡迪亚市（Arcadia city)地图的数据，数据中包含详细的公路网和各个地标之间的距离，而这些都是以图表的形式呈现的。你的任务是找出任意两个地标

之间的最短距离。

深度学习可以在情景1中应用但无法应用在情景2中，这种说法是：

A、错误

B、正确

正确答案：A

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、50

B、这是一个任意值

C、超过50

D、小于50

正确答案：A

12、关于神经网络中经典使用的优化器，以下说法正确的是

A、相比于Adam或RMSprop等优化器，SGD的收效效果是最好的

B、相比于SGD或RMSprop等优化器，Adam9收做效果是最好的

C、Adam的收数速度比RMSprop

D、对于轻量级神经网络，使用Adam比使用RMSprop更合适

正确答案：A

13、梯度爆炸问题是指在训练深度神经网络的时候，梯度变得过大而损失函数变为无穷。在RNN中，下面哪种方法可以较好地处理梯度爆炸问题？

A、所有方法都不行

B、用改良的网络结构比如LSTM和GRUs

C、Dropout

D、梯度裁剪

正确答案：D

14、在构建一个神经网络时，batch size通常选择2的次方，比如256和512。这是为什么呢？

A、当不用偶数时，损失值会很奇怪

B、当用偶数是梯度下降优化效果最好

C、当内存使用最优时可以方便神经网络并行化

D、这些原因都不对

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、A

C、D

D、C

正确答案：D

16、在CNN中使用1×1卷积时，下列哪一项是正确的？

A、所有上述

B、可以用于特征池

C、它可以帮助降低维数

D、由于小的内核大小，它会减少过拟合

正确答案：A

17、下图中的数据是线性可分的么？

A、否

B、是

正确答案：A

18、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、Xavier初始化

B、高斯分布初始化

C、常量初始化

D、MSRA初始化

正确答案：C

19、当构建一个神经网络进行图片的语义分割时，通常采用下面哪种顺序？

A、先用卷积神经网络处理输入，再用反卷积神经网络得到输出

B、先用反卷积神经网络处理输入，再用卷积神经网络得到输出

C、 不能确定

正确答案：A

20、关于CNN,以下说法错议的是

A、CNN用于解决图像的分类及回归问题

B、第一个经典CNN模型是LeNet

C、CNN最初是由Hinton教授提出的

D、CNN是一种判别模型

正确答案：C

21、普通反向传播算法和随时间的反向传播算法（BPTT)有什么技术上的不同？

A、与普通反向传播不同的是，BPTT会在每个时间步长内减去所有对应权重的梯度

B、与普通反向传播不同的是，BPTT会在每个时间步长内叠加所有对应权重的梯度

正确答案：B

22、深度学习可以用在下列哪些NLP任务中？

A、情感分析

B、机器翻译

C、问答系统

D、所有选项

正确答案：D

23、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、梯度爆炸

B、梯度消失

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

D、ReLU函数作为激活函数g(.)，在计算g(z)时，z的数值过大了

正确答案：A

24、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、加速反向传播时的梯度计算

C、只在最后输出层才会用到

D、其他说法都不正确

正确答案：D

25、如果一个神经网络用于预测一种事物的分类，例如分为A,B.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、TanH

B、Relu

C、SigmoiD

D、Softmax

正确答案：D