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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。
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。
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问答题
在多任务学习中，以下哪种方法可以利用任务之间的相关性来提高性能？
答案： A.任务间的特征共享
B.联合优化
C.知识迁移
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：任务间特征共享、联合优化和知识迁移都可利用相关性提高性能。问答题
以下哪种模型在处理图像生成任务时，能够生成具有多样性的样本？
答案： A.变分自编码器
B.生成对抗网络
C.自回归模型
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：变分自编码器、生成对抗网络和自回归模型都能生成多样样本。问答题
对于深度强化学习中的奖励稀疏问题，以下哪种方法可以有效解决？
答案： A.奖励塑造
B.内在动机学习
C.分层强化学习
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：奖励塑造、内在动机学习和分层强化学习都可解决奖励稀疏问题。问答题
在自然语言处理中，以下哪种方法可以用于处理文本的篇章级结构？
答案： A.篇章关系建模
B.层次化注意力
C.基于图的方法
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：篇章关系建模、层次化注意力和基于图的方法都可处理篇章级结构。问答题
以下哪种技术可以用于提高深度神经网络对对抗样本的抵抗力？
答案： A.防御性蒸馏
B.输入预处理
C.模型加固
D.以上都是
正确答案：D
答案解析：防御性蒸馏、输入预处理和模型加固都能提高对抗样本抵抗力。