深度学习工程师考试试卷

一、单项选择题（共10题，每题1分，共10分）

以下哪种激活函数最常用于解决深度神经网络中的梯度消失问题？

A.Sigmoid

B.Tanh

C.ReLU

D.Softmax

答案：C

解析：ReLU（修正线性单元）的主要优势是当输入为正时梯度为1，避免了Sigmoid和Tanh在输入较大或较小时梯度趋近于0的问题（梯度消失），因此广泛用于深层网络。Softmax用于多分类输出层，不解决梯度消失问题。

在卷积神经网络（CNN）中，卷积核（Filter）的主要作用是？

A.增加特征图的分辨率

B.提取局部空间特征

C.减少模型参数量

D.实现全局信息融合