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文件名称:2025年智能病理切片分析模拟题答案及解析.docx
文件大小:15.76 KB
总页数:8 页
更新时间:2025-09-24
总字数:约8.71千字
文档摘要
2025年智能病理切片分析模拟题答案及解析
一、单选题(共15题)
1.以下哪种技术可用于减少深度学习模型在病理切片分析中的计算资源消耗?
A.模型量化(INT8/FP16)
B.结构剪枝
C.知识蒸馏
D.稀疏激活网络设计
答案:A
解析:模型量化(INT8/FP16)可以将模型的权重和激活值从高精度浮点数转换为低精度整数,从而减少模型的存储空间和计算量,适用于资源受限的环境,如移动设备和嵌入式系统。参考《深度学习模型压缩技术指南》2025版3.2节。
2.在智能病理切片分析中,以下哪种方法可以增强模型的泛化能力?
A.持续预训练策略
B.数据增强方法
C.特征工程