基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年智能金融反欺诈模型鲁棒性测试答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在智能金融反欺诈模型中，以下哪项技术主要用于提高模型的鲁棒性，使其能够抵御对抗性攻击？

A.模型并行策略

B.知识蒸馏

C.稀疏激活网络设计

D.分布式训练框架

2.以下哪种方法可以有效地减少智能金融反欺诈模型在训练过程中的梯度消失问题？

A.动态神经网络

B.卷积神经网络改进

C.梯度消失问题解决

D.模型量化（INT8/FP16）

3.在智能金融反欺诈模型中，以下哪项技术可以用于检测模型中的偏见和确保模型的公平性？

A.评估指标体系（困惑度/准确率）

B.偏见检测

C.伦理安全风险