基本信息
文件名称：2025年图像超分辨率模型（含答案与解析）.docx
文件大小：15.55 KB
总页数：10 页
更新时间：2025-09-06
总字数：约8千字
文档摘要
2025年图像超分辨率模型（含答案与解析）
一、单选题（共15题）
1.在图像超分辨率任务中，以下哪项技术通常用于提高模型的泛化能力？
A.数据增强B.知识蒸馏C.迁移学习D.对抗训练
答案：B
解析：知识蒸馏通过将大型教师模型的知识迁移到较小的学生模型中，可以提高学生模型的泛化能力，参考《深度学习技术与应用》2025版第5章。
2.图像超分辨率模型中，以下哪种技术有助于解决梯度消失问题？
A.ReLU激活函数B.BatchNormalizationC.DropoutD.LSTM
答案：B
解析：BatchNormalization通过归一化输入数