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2025年视觉大模型超分辨率重建模拟题答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在超分辨率重建中，以下哪种方法可以有效减少模型复杂度并提高重建质量？

A.基于深度学习的超分辨率方法

B.基于卷积神经网络的超分辨率方法

C.基于稀疏激活网络的设计

D.基于知识蒸馏的超分辨率方法

答案：C

解析：基于稀疏激活网络的设计可以通过减少网络中激活的神经元数量来降低模型复杂度，从而提高超分辨率重建的质量。这种方法可以有效地减少计算量，同时保持较高的重建质量，参考《稀疏激活网络设计在视觉大模型中的应用》2025版4.2节。

2.以下哪种技术可以提高视觉大模型在超分辨率重建任务中的泛化能力？