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问答题
以下哪种技术可以用于提高深度生成模型的泛化能力？
答案：
A.正则化
B.增加训练数据
C.模型架构调整
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：正则化、增加训练数据和模型架构调整都能提高泛化能力。
B.增加训练数据
C.模型架构调整
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：正则化、增加训练数据和模型架构调整都能提高泛化能力。
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问答题
在多模态融合中，以下哪种方法可以处理不同模态数据的噪声和异常值？
答案： A.鲁棒融合
B.异常值检测和处理
C.数据清洗
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：鲁棒融合、异常值检测处理和数据清洗都可应对噪声和异常值。问答题
以下哪种模型在处理具有动态拓扑结构的图数据时具有优势？
答案： A.动态图卷积网络
B.图注意力网络
C.图循环神经网络
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：动态图卷积网络、图注意力网络和图循环神经网络处理动态拓扑图数据有优势。问答题
对于强化学习中的探索效率问题，以下哪种方法可以提高探索的效果？
答案： A.基于模型的探索
B.基于不确定性的探索
C.基于奖励的探索
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：基于模型、不确定性和奖励的探索都能提高探索效率。问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理语义的组合性？
答案： A.组合式神经网络
B.语义解析
C.基于规则的方法
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：组合式神经网络、语义解析和基于规则的方法都可处理语义组合性。问答题
以下哪种技术可以用于解决深度神经网络中的模型压缩和加速问题？
答案： A.剪枝
B.量化
C.知识蒸馏
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：剪枝、量化和知识蒸馏都可解决模型压缩和加速问题。