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文档摘要

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深度学习模型的优化方法及研究进展答案及解析

一、单选题（共15题）

1.在深度学习模型优化中，以下哪种方法可以显著提高模型的泛化能力？

A.数据增强

B.正则化

C.增加模型复杂度

D.提高学习率

2.在分布式训练框架中，以下哪种技术可以有效地减少通信开销？

A.数据并行

B.模型并行

C.混合并行

D.独立并行

3.参数高效微调（LoRA/QLoRA）技术主要应用于哪种场景？

A.模型压缩

B.模型加速

C.模型迁移

D.模型解释

4.持续预训练策略中，以下哪种方法可以减少预训练阶段的计算资源消耗？

A.预训练阶段使用低精度浮点数

B.使用预训练模型进