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文档摘要

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深度神经网络架构优化试卷答案解析

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术是用于解决深度神经网络梯度消失问题的？

A.梯度累积

B.批标准化

C.激活函数选择

D.数据增强

2.在深度神经网络中，哪项技术可以显著提高模型的泛化能力？

A.数据增强

B.模型并行

C.知识蒸馏

D.结构剪枝

3.以下哪种方法可以用于在保持模型性能的同时减少模型参数数量？

A.模型并行

B.知识蒸馏

C.参数高效微调（LoRA/QLoRA）

D.模型量化（INT8/FP16）

4.在分布式训练框架中，哪项技术可以有效地提高训练速度？

A.梯度累积

B.数据并行

C.模型并行