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文档摘要

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2025年AI模型可解释性增强方法考核试题

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术可以显著提高神经网络模型的解释性？

A.知识蒸馏

B.结构剪枝

C.稀疏激活网络设计

D.对抗性攻击防御

答案：C

解析：稀疏激活网络设计通过减少激活的神经元数量，使得模型的行为更加透明，从而提高可解释性。这一方法在《稀疏激活网络设计：原理与应用》2025版中有所介绍。

2.在AI模型可解释性增强中，以下哪种方法可以有效地识别和消除模型中的偏见？

A.偏见检测

B.内容安全过滤

C.伦理安全风险

D.主动学习策略

答案：A

解析：偏见检测是一种专门用于识别和消除AI模型中偏见的方法