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文档摘要

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2025年大模型参数共享联邦学习考核试卷及答案解析

一、单选题（共15题）

1.在联邦学习中，以下哪种策略可以降低模型训练的数据传输量？

A.梯度差分隐私

B.零样本学习

C.同步联邦学习

D.异步联邦学习

2.在参数共享联邦学习中，以下哪种方法可以减少模型参数的大小？

A.模型剪枝

B.模型压缩

C.模型蒸馏

D.模型并行

3.在持续预训练策略中，以下哪种方法可以有效提高模型对新数据的适应能力？

A.自适应学习率

B.微调

C.迁移学习

D.预训练

4.在对抗性攻击防御中，以下哪种技术可以有效保护模型免受对抗样本攻击？

A.输入验证

B.加密

C.深