课程：深度学习

授课教师：万方

授课团队：徐俊刚、张新峰、万方

地点：中国科学院大学雁栖湖校区

考试时间：2025年5月14日

网安学院24级 杨桂淼

名词解释

1. 残差网络

2. 自编码器

3. 感受野

4. LSTM

5. 过拟合?卷积神经网络？（最后一个有点记不清了...）

简答题

1. 简述生成对抗网络(GAN)的主要组成，以及训练过程

2. 简述语言模型的发展历程

计算题

1. 卷积计算

请使用卷积神经网络中的Same卷积计算下图所示输入矩阵和卷积核对应的特征图，卷积步长为1，激活函数采用ReLU。

2. 多分类任务中，某个样本的期望输出为（0，0，0，1），两个模型A和B都采用交叉熵作为损失函数，针对该样本的实际输出分别为（In20，In40，In60，In80）、（In10，In30，ln50，In90），采用Softmax 函数对输出进行归一化并计算两个模型的交叉熵，说明哪个模型更好。提示：lg2≈0.301，lg3≈0.477。

设计题

1. 请你设计一个图片描述模型，要求有自己的新想法、新见解