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深度学习与传统学习算法的比较试题及答案解析
一、单选题（共15题）
1.以下哪种技术可以实现大规模并行计算，提高深度学习模型的训练效率？
A.分布式训练框架
B.参数高效微调（LoRA/QLoRA）
C.持续预训练策略
D.对抗性攻击防御
2.在深度学习中，以下哪种方法可以减少模型参数数量，从而降低计算复杂度？
A.模型并行策略
B.低精度推理
C.云边端协同部署
D.知识蒸馏
3.以下哪种技术可以帮助模型在保持较高准确率的同时，减少模型大小和计算量？
A.模型量化（INT8/FP16）
B.结构剪枝
C.稀疏激活网络设计
D.评估指标体系（困惑度/准确率）
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