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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
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