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文档摘要

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2025年金融AI风险模型（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.以下哪个技术通常用于增强金融AI风险模型的鲁棒性？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.结构剪枝

C.知识蒸馏

D.异常检测

2.金融AI风险模型中，以下哪种方法可以有效减少模型复杂度？

A.神经架构搜索（NAS）

B.稀疏激活网络设计

C.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

D.分布式训练框架

3.在金融AI风险模型的评估中，以下哪个指标最常用于衡量模型的泛化能力？

A.模型准确率

B.模型召回率

C.模型F1分数

D.模型困惑度

4.金融风控模型中，以下哪种方法可以帮助检测和减