基本信息

---

下载

文档摘要

---

2025年量子机器学习算法性能提升实践习题

一、单选题（共15题）

1.以下哪项技术能够在不牺牲太多准确率的前提下，大幅减少模型参数量？

A.知识蒸馏

B.结构剪枝

C.模型并行策略

D.分布式训练框架

2.在量子机器学习中，为了提高模型的泛化能力，通常采用的预训练策略是？

A.持续预训练策略

B.集成学习

C.特征工程自动化

D.异常检测

3.以下哪种方法可以有效防御对抗性攻击？

A.模型量化

B.云边端协同部署

C.知识蒸馏

D.对抗性攻击防御

4.在量子机器学习中，为了提高模型推理速度，通常会采用哪种技术？

A.低精度推理

B.梯度消失问题解决

C