2025年聯(lián)邦學習橫向聯(lián)邦（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項技術是聯(lián)邦學習中最常用的數(shù)據(jù)聚合方法？

A.同態(tài)加密

B.安全多方計算

C.差分隱私

D.混合加密

2.在聯(lián)邦學習中，以下哪項措施有助于減少模型訓練過程中的通信開銷？

A.增加模型復雜度

B.減少模型更新頻率

C.使用更小的模型參數(shù)

D.提高通信帶寬

3.以下哪種技術可以有效地解決聯(lián)邦學習中的數(shù)據(jù)不均衡問題？

A.數(shù)據(jù)增強

B.模型正則化

C.損失函數(shù)調(diào)整

D.數(shù)據(jù)重采樣

4.在聯(lián)邦學習中，以下哪項技術可以提升模型在隱私保護下的性能？

A.模型壓縮

B.模型并行

C.模型蒸餾

D.模型剪枝

5.以下哪項技術是聯(lián)邦學習中常用的模型更新策略？

A.隨機梯度下降

B.Adam優(yōu)化器

C.梯度累積

D.模型同步

6.在聯(lián)邦學習中，以下哪項技術可以增強模型對對抗性攻擊的魯棒性？

A.數(shù)據(jù)增強

B.模型正則化

C.損失函數(shù)調(diào)整

D.模型剪枝

7.以下哪種技術可以提升聯(lián)邦學習中的模型推理速度？

A.模型量化

B.模型剪枝

C.模型蒸餾

D.模型并行

8.在聯(lián)邦學習中，以下哪項技術可以減少模型訓練過程中的數(shù)據(jù)泄露風險？

A.差分隱私

B.同態(tài)加密

C.混合加密

D.安全多方計算

9.以下哪種技術可以提升聯(lián)邦學習中的模型泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強

B.模型正則化

C.損失函數(shù)調(diào)整

D.模型剪枝

10.在聯(lián)邦學習中，以下哪項技術可以減少模型訓練過程中的通信開銷？

A.增加模型復雜度

B.減少模型更新頻率

C.使用更小的模型參數(shù)

D.提高通信帶寬

11.以下哪種技術可以提升聯(lián)邦學習中的模型推理速度？

A.模型量化

B.模型剪枝

C.模型蒸餾

D.模型并行

12.在聯(lián)邦學習中，以下哪項技術可以減少模型訓練過程中的數(shù)據(jù)泄露風險？

A.差分隱私

B.同態(tài)加密

C.混合加密

D.安全多方計算

13.以下哪種技術可以提升聯(lián)邦學習中的模型泛化能力？

A.數(shù)據(jù)增強

B.模型正則化

C.損失函數(shù)調(diào)整

D.模型剪枝

14.在聯(lián)邦學習中，以下哪項技術可以減少模型訓練過程中的通信開銷？

A.增加模型復雜度

B.減少模型更新頻率

C.使用更小的模型參數(shù)

D.提高通信帶寬

15.以下哪種技術可以提升聯(lián)邦學習中的模型推理速度？

A.模型量化

B.模型剪枝

C.模型蒸餾

D.模型并行

答案：

1.C

2.C

3.A

4.A

5.A

6.B

7.A

8.A

9.A

10.C

11.A

12.A

13.A

14.C

15.A

解析：

1.差分隱私是聯(lián)邦學習中常用的數(shù)據(jù)聚合方法，它可以在保護用戶隱私的同時，允許模型訓練。

2.使用更小的模型參數(shù)可以減少模型訓練過程中的通信開銷。

3.數(shù)據(jù)增強可以有效地解決聯(lián)邦學習中的數(shù)據(jù)不均衡問題。

4.模型壓縮可以提升聯(lián)邦學習中的模型在隱私保護下的性能。

5.隨機梯度下降是聯(lián)邦學習中常用的模型更新策略。

6.模型正則化可以增強模型對對抗性攻擊的魯棒性。

7.模型量化可以提升聯(lián)邦學習中的模型推理速度。

8.差分隱私可以減少模型訓練過程中的數(shù)據(jù)泄露風險。

9.數(shù)據(jù)增強可以提升聯(lián)邦學習中的模型泛化能力。

10.使用更小的模型參數(shù)可以減少模型訓練過程中的通信開銷。

11.模型量化可以提升聯(lián)邦學習中的模型推理速度。

12.差分隱私可以減少模型訓練過程中的數(shù)據(jù)泄露風險。

13.數(shù)據(jù)增強可以提升聯(lián)邦學習中的模型泛化能力。

14.使用更小的模型參數(shù)可以減少模型訓練過程中的通信開銷。

15.模型量化可以提升聯(lián)邦學習中的模型推理速度。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些是聯(lián)邦學習中常用的隱私保護技術？（多選）

A.差分隱私

B.同態(tài)加密

C.安全多方計算

D.混合加密

E.零知識證明

2.在聯(lián)邦學習模型訓練過程中，以下哪些策略有助于提高模型性能？（多選）

A.持續(xù)預訓練策略

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.結構剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡設計

E.知識蒸餾

3.以下哪些技術可以用于模型推理加速？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.低精度推理

C.模型并行策略

D.注意力機制變體

E.梯度消失問題解決

4.在聯(lián)邦學習部署中，以下哪些是云邊端協(xié)同部署的關鍵組成部分？（多選）

A.分布式訓練框架

B.分布式存儲系統(tǒng)

C.AI訓練任務調(diào)度

D.低代碼平臺應用

E.CI/CD流程

5.以下哪些是聯(lián)邦學習中對抗性攻擊防御的常用方法？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強

B.模型正則化

C.損失函數(shù)調(diào)整

D.模型剪枝

E.注意力機制變體

6.以下哪些是評估聯(lián)邦學習模型性能的指標？（多選）

A.準確率

B.混淆矩陣

C.梯度消失問題解決

D.模型并行策略

E.模型公平性度量

7.在聯(lián)邦學習模型設計中，以下哪些技術有助于提高模型魯棒性？（多選）

A.集成學習（隨機森林/XGBoost）

B.特征工程自動化

C.異常檢測

D.模型魯棒性增強

E.生成內(nèi)容溯源

8.以下哪些是聯(lián)邦學習中的模型量化技術？（多選）

A.INT8

B.FP16

C.INT4

D.BFP16

E.QNNG

9.以下哪些是聯(lián)邦學習中用于處理梯度消失問題的技術？（多選）

A.殘差網(wǎng)絡

B.梯度累積

C.梯度正則化

D.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡

E.神經(jīng)架構搜索（NAS）

10.以下哪些是聯(lián)邦學習中的數(shù)據(jù)融合算法？（多選）

A.基于特征的融合

B.基于模型的融合

C.跨模態(tài)遷移學習

D.圖文檢索

E.多模態(tài)醫(yī)學影像分析

答案：

1.ABC

2.ABDE

3.ABC

4.ABC

5.ABCD

6.AB

7.ABCD

8.AB

9.ABCD

10.ABC

解析：

1.差分隱私、同態(tài)加密、安全多方計算和混合加密都是聯(lián)邦學習中常用的隱私保護技術。

2.持續(xù)預訓練策略、參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）、結構剪枝、稀疏激活網(wǎng)絡設計和知識蒸餾都有助于提高聯(lián)邦學習模型性能。

3.模型量化（INT8/FP16）、低精度推理和模型并行策略都是常用的模型推理加速技術。

4.分布式訓練框架、分布式存儲系統(tǒng)、AI訓練任務調(diào)度和低代碼平臺應用是云邊端協(xié)同部署的關鍵組成部分。

5.數(shù)據(jù)增強、模型正則化、損失函數(shù)調(diào)整、模型剪枝和注意力機制變體都是聯(lián)邦學習中對抗性攻擊防御的常用方法。

6.準確率和混淆矩陣是評估聯(lián)邦學習模型性能的常用指標。

7.集成學習（隨機森林/XGBoost）、特征工程自動化、異常檢測、模型魯棒性增強和生成內(nèi)容溯源都有助于提高聯(lián)邦學習模型的魯棒性。

8.INT8和FP16是聯(lián)邦學習中的模型量化技術。

9.殘差網(wǎng)絡、梯度累積、梯度正則化、動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡和神經(jīng)架構搜索（NAS）都是聯(lián)邦學習中用于處理梯度消失問題的技術。

10.基于特征的融合、基于模型的融合、跨模態(tài)遷移學習、圖文檢索和多模態(tài)醫(yī)學影像分析都是聯(lián)邦學習中的數(shù)據(jù)融合算法。

三、填空題（共15題）

1.在聯(lián)邦學習中，為了提高模型性能，通常采用___________來降低模型復雜度。

答案：知識蒸餾

2.為了解決聯(lián)邦學習中的梯度消失問題，常用的技術包括___________和___________。

答案：殘差網(wǎng)絡梯度累積

3.模型并行策略中，___________通過將計算任務分配到不同的計算設備上以加速訓練過程。

答案：數(shù)據(jù)并行

4.為了實現(xiàn)低精度推理，常用技術包括___________和___________。

答案：INT8FP16

5.在聯(lián)邦學習中，為了保護用戶隱私，常用技術包括___________和___________。

答案：差分隱私同態(tài)加密

6.持續(xù)預訓練策略中，模型在預訓練階段通常使用___________進行大規(guī)模數(shù)據(jù)訓練。

答案：大規(guī)模數(shù)據(jù)集

7.對抗性攻擊防御中，通過___________來提高模型的魯棒性。

答案：數(shù)據(jù)增強

8.云邊端協(xié)同部署中，___________用于優(yōu)化模型在不同設備間的傳輸和計算。

答案：AI訓練任務調(diào)度

9.稀疏激活網(wǎng)絡設計中，通過___________來減少激活操作的冗余。

答案：稀疏激活

10.評估指標體系中，___________和___________是衡量模型性能的重要指標。

答案：準確率混淆矩陣

11.在聯(lián)邦學習中，為了實現(xiàn)模型公平性，需要關注___________和___________。

答案：算法透明度評估模型公平性度量

12.模型量化技術中，___________和___________是常用的量化方法。

答案：INT8FP16

13.為了解決梯度消失問題，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡中常用___________結構。

答案：殘差網(wǎng)絡

14.神經(jīng)架構搜索（NAS）中，___________通過自動搜索最佳網(wǎng)絡結構。

答案：神經(jīng)架構搜索算法

15.跨模態(tài)遷移學習中，通過___________將不同模態(tài)的數(shù)據(jù)轉換為統(tǒng)一的表示。

答案：特征融合

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術可以顯著降低模型訓練所需的數(shù)據(jù)量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術指南》2025版，LoRA和QLoRA通過在特定層添加小參數(shù)來微調(diào)模型，減少了模型參數(shù)量，從而降低了訓練所需的數(shù)據(jù)量。

2.持續(xù)預訓練策略中，預訓練模型通常使用的是靜態(tài)的預訓練數(shù)據(jù)集。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預訓練策略研究》2025版，持續(xù)預訓練策略通常使用動態(tài)更新的數(shù)據(jù)集，以適應不斷變化的數(shù)據(jù)分布。

3.對抗性攻擊防御中，模型剪枝是一種有效的方法來提高模型的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對抗性攻擊防御技術分析》2025版，模型剪枝主要用于模型壓縮，而非對抗性攻擊防御。

4.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計算節(jié)點主要負責模型的推理任務。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版，邊緣計算節(jié)點在云邊端協(xié)同部署中負責執(zhí)行實時或近實時的推理任務。

5.知識蒸餾技術可以用來提高模型的泛化能力，但會犧牲模型的精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識蒸餾技術詳解》2025版，知識蒸餾在提高模型泛化能力的同時，通常不會顯著降低模型的精度。

6.模型量化技術（INT8/FP16）可以提高模型的推理速度，但會降低模型的精度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術白皮書》2025版，量化可以將模型參數(shù)從FP32轉換為INT8或FP16，從而加速推理并降低精度損失。

7.結構剪枝技術通過移除模型中的冗余連接來減少模型復雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結構剪枝技術綜述》2025版，結構剪枝確實通過移除不必要的連接來減少模型復雜度。

8.神經(jīng)架構搜索（NAS）可以自動找到最優(yōu)的網(wǎng)絡結構，但搜索過程非常耗時。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構搜索技術解析》2025版，NAS雖然可以找到最優(yōu)網(wǎng)絡結構，但其搜索過程往往需要大量的計算資源。

9.異常檢測在聯(lián)邦學習中是必須的，因為它可以防止惡意節(jié)點注入錯誤數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學習安全與隱私》2025版，異常檢測可以識別并排除惡意節(jié)點，提高聯(lián)邦學習的安全性。

10.聯(lián)邦學習中的模型隱私保護技術可以確保用戶數(shù)據(jù)在訓練過程中不被泄露。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學習隱私保護技術》2025版，聯(lián)邦學習中的隱私保護技術如差分隱私、同態(tài)加密等可以確保用戶數(shù)據(jù)不被泄露。

五、案例分析題（共2題）

案例1.

某醫(yī)療機構計劃利用聯(lián)邦學習技術構建一個多模態(tài)醫(yī)學影像分析系統(tǒng)，用于輔助診斷疾病。該系統(tǒng)涉及多種醫(yī)學影像數(shù)據(jù)的融合，包括X光片、CT掃描和MRI等。由于數(shù)據(jù)涉及患者隱私，醫(yī)療機構希望實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化處理，同時保證模型性能和診斷準確性。

問題：針對上述場景，設計一個聯(lián)邦學習解決方案，并說明如何確保隱私保護和模型性能。

解決方案設計：

1.數(shù)據(jù)預處理：對收集到的醫(yī)學影像數(shù)據(jù)進行清洗和標準化處理，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量。

2.模型選擇：選擇適用于多模態(tài)數(shù)據(jù)的深度學習模型，如Transformer變體（BERT/GPT）或MoE模型，以實現(xiàn)跨模態(tài)特征提取。

3.聯(lián)邦學習框架：采用聯(lián)邦學習框架（如TensorFlowFederated或PySyft）實現(xiàn)模型訓練和參數(shù)更新，確保數(shù)據(jù)本地化處理。

4.隱私保護技術：應用差分隱私技術對本地數(shù)據(jù)進行擾動，減少數(shù)據(jù)泄露風險。

5.模型性能優(yōu)化：通過結構剪枝和稀疏激活網(wǎng)絡設計減少模型復雜度，同時保持性能。

6.模型評估：使用混淆矩陣和準確率等指標評估模型性能，確保診斷準確性。

實施步驟：

1.設計聯(lián)邦學習協(xié)議，確保參與方在本地訓練模型，并通過安全的方式共享模型更新。

2.實現(xiàn)數(shù)據(jù)本地化處理，確?；颊唠[私得到保護。

3.應用差分隱私技術，在模型訓練過程中對數(shù)據(jù)進行擾動，降低隱私泄露風險。

4.通過模型并行策略和模型量化技術（如INT8/FP16）優(yōu)化模型性能和推理速度。