2025年机器学习工程师迁移学习应用案例面试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在迁移学习应用中，以下哪种方法可以显著减少训练数据的需求？

A.数据增强

B.模型并行

C.知识蒸馏

D.分布式训练

2.在使用LoRA进行参数高效微调时，以下哪个参数是控制调整参数比例的关键？

A.学习率

B.调整比例

C.优化器

D.损失函数

3.在持续预训练策略中，以下哪种方法有助于提高模型对未知数据的泛化能力？

A.微调

B.多任务学习

C.数据增强

D.模型压缩

4.以下哪种对抗性攻击防御技术可以有效地防止模型对对抗样本的误判？

A.梯度下降

B.梯度裁