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2025年文本分类模型压缩（含答案与解析）.docx

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    2025年文本分类模型压缩（含答案与解析）

    一、单选题（共15题）

    1.以下哪种方法通常用于减少文本分类模型的参数数量？

    A.知识蒸馏

    B.结构剪枝

    C.模型并行

    D.动态神经网络

    2.在文本分类任务中，哪项技术有助于提高模型压缩后的推理速度？

    A.INT8量化

    B.云边端协同部署

    C.低精度推理

    D.异常检测

    3.以下哪种策略可以显著降低模型复杂度，同时保持较高的准确率？

    A.模型并行

    B.知识蒸馏

    C.特征工程自动化

    D.神经架构有哪些信誉好的足球投注网站

    4.在模型压缩过程中，哪项技术可以减少模型对内存的需求？

    A.模型量化

    B.知识蒸馏

    C.模型并行

    D.结构剪枝

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