2025年可解释AI特征重要性排序测试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在可解释AI中，以下哪项技术可以用于解释模型决策过程中的关键特征？

A.知识蒸馏

B.梯度反向传播

C.层级可解释性

D.特征重要性排序

2.以下哪项技术可以用于提高AI模型的鲁棒性，使其对对抗样本具有更强的抵抗力？

A.数据增强

B.结构剪枝

C.稀疏激活网络设计

D.模型并行策略

3.在进行模型量化时，以下哪种量化方法可以减少模型参数数量而不显著影响模型性能？

A.INT8量化

B.INT4量化

C.FP16量化

D.INT8对称量化

4.以下哪项技术可以用于在模型训练