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2025年量子AI优化算法应用测试题（含答案与解析）

一、单选题（共15题）

1.在量子AI优化算法中，以下哪个技术主要用于解决梯度消失问题？

A.增加学习率

B.使用激活函数如ReLU

C.引入正则化技术

D.设计稀疏激活网络

答案：D

解析：在量子AI优化算法中，稀疏激活网络设计可以有效缓解梯度消失问题，因为它允许大部分权重接近零，从而使得梯度在反向传播时不会过度衰减。参考《稀疏激活网络设计在深度学习中的应用》2025版第3.2节。

2.以下哪个评估指标常用于衡量量子AI模型的泛化能力？

A.训练损失

B.测试准确率

C.交叉验证

D.泛化误差

答案：D

解析