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文档摘要

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2025年迁移学习在小样本场景试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在小样本场景下，以下哪项技术能够显著提升模型对未知数据的泛化能力？

A.数据增强

B.知识蒸馏

C.特征工程

D.联邦学习

答案：B

解析：知识蒸馏是一种在小样本学习场景下提升模型泛化能力的技术。它通过将一个大模型的知识迁移到一个小模型中，使得小模型能够学习到大模型的内部表示，从而在小样本数据上取得更好的性能。参考《知识蒸馏技术白皮书》2025版1.2节。

2.在进行迁移学习时，以下哪种方法可以有效地减少模型参数量，同时保持较高的性能？

A.模型并行

B.知识蒸馏

C.模型压缩

D.梯度