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文档摘要

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2025年跨模型微调迁移技术习题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在跨模型微调迁移技术中，以下哪个策略通常用于提高模型在小数据集上的泛化能力？

A.增量学习

B.迁移学习

C.多任务学习

D.对抗训练

2.以下哪种技术可以有效地减少预训练模型在特定任务上的微调时间？

A.迁移学习

B.迁移学习+知识蒸馏

C.迁移学习+持续预训练

D.迁移学习+多任务学习

3.在微调过程中，以下哪种方法可以帮助模型避免梯度消失问题？

A.使用LSTM网络

B.使用ReLU激活函数

C.使用梯度裁剪

D.使用批量归一化

4.以下哪个技术可以用于评估模型的泛化能