基本信息

---

下载

文档摘要

---

深度学习算法的创新其应用案例案及解析

一、单选题（共15题）

1.在深度学习算法中，以下哪种技术主要用于减少模型参数数量，从而降低模型复杂度和计算量？

A.知识蒸馏B.模型并行C.模型压缩D.模型微调

2.以下哪项技术通过将复杂模型转换为简单模型来提高推理速度？

A.模型量化B.模型剪枝C.模型加速D.模型简化

3.在对抗性攻击防御中，以下哪种方法主要用于检测和防御对抗样本？

A.数据增强B.知识蒸馏C.对抗训练D.数据清洗

4.在持续预训练策略中，以下哪种方法能够有效提升模型在不同任务上的泛化能力？

A.自监督学习B.多任务学习C