A.数据集的多样性
B.模型的正则化强度
C.训练数据的数量
D.模型的初始化策略

A.迁移学习
B.多任务学习
C.模型微调
D.模型压缩

A.量化
B.模型剪枝
C.低精度计算
D.模型蒸馏

A.模型并行化
B.数据并行化
C.流水线并行化
D.混合精度计算

A.异常检测
B.鲁棒性训练技巧
C.数据清洗
D.集成学习

A.领域间的相似性
B.模型的迁移学习能力
C.数据预处理的通用性
D.模型的泛化能力

A.监控工具的完善度
B.模型的日志记录能力
C.系统的透明度
D.模型的异常检测机制

A.数据集的代表性
B.模型的设计选择
C.评价指标的选择
D.训练过程中的偏差校正

A.训练数据的质量
B.模型的复杂度
C.优化算法的选择
D.训练过程中的正则化

A.模型的稳定性
B.业务需求的变化速度
C.数据的动态性
D.模型的可扩展性

A.部署工具的自动化程度
B.模型的大小
C.系统的资源分配策略
D.网络的传输速度