2025年聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信壓縮（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種通信壓縮技術(shù)適用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型更新傳輸？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

2.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，為了減少通信量，通常使用哪種方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行壓縮？

A.模型剪枝

B.模型量化

C.模型蒸餾

D.模型剪枝和量化結(jié)合

3.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信壓縮技術(shù)，以下哪項(xiàng)不是其目標(biāo)之一？

A.減少通信量

B.提高模型精度

C.加快訓(xùn)練速度

D.增加模型復(fù)雜度

4.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以有效地減少通信量？

A.模型并行

B.知識(shí)蒸餾

C.參數(shù)共享

D.模型剪枝

5.聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信壓縮技術(shù)，以下哪項(xiàng)技術(shù)不是基于模型參數(shù)的壓縮？

A.知識(shí)蒸餾

B.模型剪枝

C.模型量化

D.模型并行

6.以下哪種通信壓縮技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的差分更新？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

7.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型參數(shù)的傳輸量？

A.模型并行

B.模型剪枝

C.模型量化

D.模型蒸餾

8.以下哪種通信壓縮技術(shù)可以用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型更新傳輸？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

9.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以提高通信效率？

A.模型并行

B.模型剪枝

C.模型量化

D.模型蒸餾

10.以下哪種通信壓縮技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型參數(shù)的稀疏傳輸？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

11.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的差分更新？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

12.以下哪種通信壓縮技術(shù)可以減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型更新傳輸量？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

13.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以提高通信效率？

A.模型并行

B.模型剪枝

C.模型量化

D.模型蒸餾

14.以下哪種通信壓縮技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型參數(shù)的稀疏傳輸？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

15.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪種技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的差分更新？

A.逐位哈希

B.線性編碼

C.模糊編碼

D.逐字節(jié)哈希

答案：1.B2.D3.D4.B5.D6.A7.C8.B9.C10.A11.A12.B13.C14.A15.A

解析：1.線性編碼是一種有效的通信壓縮技術(shù)，適用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型更新傳輸。2.模型剪枝和量化結(jié)合可以減少模型參數(shù)的傳輸量，是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中常用的通信壓縮技術(shù)。3.增加模型復(fù)雜度不是通信壓縮技術(shù)的目標(biāo)之一。4.模型剪枝可以減少模型參數(shù)的傳輸量，是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中常用的通信壓縮技術(shù)。5.模型并行不是基于模型參數(shù)的壓縮技術(shù)。6.逐位哈希可以實(shí)現(xiàn)模型參數(shù)的差分更新。7.模型量化可以減少模型參數(shù)的傳輸量。8.線性編碼可以用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型更新傳輸。9.模型量化可以提高通信效率。10.逐位哈?？梢詫?shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型參數(shù)的稀疏傳輸。11.逐位哈?？梢詫?shí)現(xiàn)模型參數(shù)的差分更新。12.模糊編碼可以減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型更新傳輸量。13.模型量化可以提高通信效率。14.逐位哈?？梢詫?shí)現(xiàn)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型參數(shù)的稀疏傳輸。15.逐位哈?？梢詫?shí)現(xiàn)模型參數(shù)的差分更新。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些是聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信壓縮技術(shù)中的常見(jiàn)方法？（多選）

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.模糊編碼

E.參數(shù)共享

答案：ABCD

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)通信壓縮技術(shù)中，模型量化（A）、知識(shí)蒸餾（B）、模型剪枝（C）和模糊編碼（D）都是常用的方法。參數(shù)共享（E）雖然可以減少通信量，但不屬于壓縮技術(shù)。

2.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪些策略可以用于提高模型訓(xùn)練的效率？（多選）

A.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

B.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

C.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

D.特征工程自動(dòng)化

E.異常檢測(cè)

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略（A）、動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（B）、神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）（C）和特征工程自動(dòng)化（D）都是提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練效率的有效策略。異常檢測(cè)（E）主要用于數(shù)據(jù)預(yù)處理階段。

3.以下哪些技術(shù)可以用于減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信量？（多選）

A.模型剪枝

B.模型量化

C.模型并行

D.云邊端協(xié)同部署

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABDE

解析：模型剪枝（A）、模型量化（B）、云邊端協(xié)同部署（D）和知識(shí)蒸餾（E）都是減少聯(lián)邦學(xué)習(xí)中通信量的有效技術(shù)。模型并行（C）主要用于加速訓(xùn)練，不直接減少通信量。

4.以下哪些是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的隱私保護(hù)技術(shù)？（多選）

A.同態(tài)加密

B.差分隱私

C.加密通信

D.零知識(shí)證明

E.模糊編碼

答案：ABCDE

解析：同態(tài)加密（A）、差分隱私（B）、加密通信（C）、零知識(shí)證明（D）和模糊編碼（E）都是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中常用的隱私保護(hù)技術(shù)。

5.以下哪些技術(shù)可以幫助解決聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的梯度消失問(wèn)題？（多選）

A.梯度裁剪

B.批標(biāo)準(zhǔn)化

C.激活函數(shù)選擇

D.模型并行

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索

答案：ABC

解析：梯度裁剪（A）、批標(biāo)準(zhǔn)化（B）和激活函數(shù)選擇（C）都是幫助解決聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的梯度消失問(wèn)題的技術(shù)。模型并行（D）和神經(jīng)架構(gòu)搜索（E）不直接針對(duì)梯度消失問(wèn)題。

6.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.模型蒸餾

B.特征工程

C.模型剪枝

D.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練

E.知識(shí)蒸餾

答案：ACDE

解析：模型剪枝（A）、持續(xù)預(yù)訓(xùn)練（D）、知識(shí)蒸餾（E）和模型蒸餾（C）都是提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型泛化能力的有效技術(shù)。特征工程（B）雖然有助于模型性能，但不直接與泛化能力相關(guān)。

7.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的通信效率？（多選）

A.線性編碼

B.逐位哈希

C.云邊端協(xié)同部署

D.參數(shù)共享

E.模型并行

答案：ABCD

解析：線性編碼（A）、逐位哈希（B）、云邊端協(xié)同部署（C）和參數(shù)共享（D）都是優(yōu)化聯(lián)邦學(xué)習(xí)中通信效率的技術(shù)。模型并行（E）主要用于加速訓(xùn)練，不直接優(yōu)化通信效率。

8.以下哪些技術(shù)可以用于提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型精度？（多選）

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.模型剪枝

D.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練

E.模型并行

答案：BCD

解析：知識(shí)蒸餾（B）、模型剪枝（C）和持續(xù)預(yù)訓(xùn)練（D）都是提高聯(lián)邦學(xué)習(xí)模型精度的有效技術(shù)。模型量化（A）可以降低精度，模型并行（E）主要用于加速訓(xùn)練。

9.以下哪些技術(shù)可以用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)融合？（多選）

A.特征工程

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.圖文檢索

E.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

答案：ABC

解析：特征工程（A）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）和跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)（C）都是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)融合技術(shù)。圖文檢索（D）和多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析（E）更多應(yīng)用于特定領(lǐng)域的數(shù)據(jù)處理。

10.以下哪些技術(shù)可以用于聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的模型評(píng)估？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.混淆矩陣

C.精確率

D.召回率

E.F1分?jǐn)?shù)

答案：ABCDE

解析：準(zhǔn)確率（A）、混淆矩陣（B）、精確率（C）、召回率（D）和F1分?jǐn)?shù)（E）都是聯(lián)邦學(xué)習(xí)中常用的模型評(píng)估指標(biāo)。

三、填空題（共15題）

1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，為了保護(hù)用戶(hù)隱私，通常會(huì)采用___________技術(shù)來(lái)加密模型參數(shù)。

答案：差分隱私

2.為了提高模型在低精度計(jì)算下的性能，常用的量化方法是___________。

答案：INT8

3.在模型并行策略中，數(shù)據(jù)并行是將模型的不同部分部署到不同的設(shè)備上，而___________則是將整個(gè)模型拆分為多個(gè)子模型。

答案：模型并行

4.知識(shí)蒸餾技術(shù)中，將大模型的知識(shí)遷移到小模型的過(guò)程稱(chēng)為_(kāi)__________。

答案：知識(shí)蒸餾

5.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，模型會(huì)定期進(jìn)行___________來(lái)保持其性能。

答案：微調(diào)

6.為了解決梯度消失問(wèn)題，常用的方法之一是引入___________。

答案：批標(biāo)準(zhǔn)化

7.在對(duì)抗性攻擊防御中，一種常用的技術(shù)是使用___________來(lái)生成對(duì)抗樣本。

答案：生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

8.云邊端協(xié)同部署中，___________負(fù)責(zé)處理用戶(hù)請(qǐng)求，___________負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和計(jì)算。

答案：邊緣節(jié)點(diǎn)，云端數(shù)據(jù)中心

9.在模型量化過(guò)程中，將FP32參數(shù)映射到INT8范圍的過(guò)程稱(chēng)為_(kāi)__________。

答案：量化

10.為了提高模型壓縮后的精度，可以使用___________技術(shù)。

答案：知識(shí)蒸餾

11.在稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)中，通過(guò)___________來(lái)減少模型參數(shù)。

答案：稀疏化

12.評(píng)估模型性能時(shí)，常用的指標(biāo)包括___________和___________。

答案：準(zhǔn)確率，召回率

13.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，為了防止偏見(jiàn)，需要對(duì)模型進(jìn)行___________。

答案：偏見(jiàn)檢測(cè)

14.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，通過(guò)___________來(lái)尋找最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

答案：搜索算法

15.為了優(yōu)化GPU集群性能，常用的技術(shù)包括___________和___________。

答案：批處理，內(nèi)存優(yōu)化

四、判斷題（共10題）

1.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，模型量化可以提高模型在低精度設(shè)備上的推理速度，但會(huì)犧牲模型精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版5.2節(jié)，適當(dāng)?shù)哪Ｐ土炕梢酝瑫r(shí)提高推理速度和保持模型精度，尤其是在INT8量化時(shí)。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過(guò)不斷微調(diào)模型來(lái)保持其在新數(shù)據(jù)上的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練技術(shù)指南》2025版3.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練通過(guò)定期在新數(shù)據(jù)集上微調(diào)模型，使其能夠適應(yīng)新出現(xiàn)的數(shù)據(jù)變化。

3.知識(shí)蒸餾技術(shù)只能用于將大模型的知識(shí)遷移到小模型，而不能反向操作。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025版4.3節(jié)，知識(shí)蒸餾不僅可以用于大模型到小模型的遷移，也可以用于小模型到大模型的遷移。

4.模型并行策略可以顯著提高模型的訓(xùn)練速度，但會(huì)增加模型的復(fù)雜度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)手冊(cè)》2025版2.4節(jié)，模型并行通過(guò)將模型拆分到多個(gè)設(shè)備上并行訓(xùn)練，可以加快訓(xùn)練速度，但同時(shí)也增加了模型的復(fù)雜度。

5.在對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗樣本的生成只依賴(lài)于模型預(yù)測(cè)的梯度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)，對(duì)抗樣本的生成不僅依賴(lài)于模型預(yù)測(cè)的梯度，還需要考慮數(shù)據(jù)分布和模型特性。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣節(jié)點(diǎn)主要負(fù)責(zé)處理用戶(hù)請(qǐng)求，云端數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和計(jì)算。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同計(jì)算技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.1節(jié)，邊緣節(jié)點(diǎn)靠近用戶(hù)，負(fù)責(zé)快速響應(yīng)，而云端數(shù)據(jù)中心負(fù)責(zé)存儲(chǔ)和復(fù)雜計(jì)算。

7.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以有效地減少模型參數(shù)數(shù)量，但不影響模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)綜述》2025版2.3節(jié)，雖然結(jié)構(gòu)剪枝可以減少參數(shù)數(shù)量，但可能會(huì)對(duì)模型的性能產(chǎn)生負(fù)面影響。

8.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以提高模型的推理速度，但會(huì)降低模型的精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《稀疏激活網(wǎng)絡(luò)技術(shù)手冊(cè)》2025版5.2節(jié)，稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)可以在保持較高精度的情況下提高推理速度。

9.評(píng)估指標(biāo)體系中的困惑度指標(biāo)與準(zhǔn)確率指標(biāo)是等價(jià)的。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評(píng)估指標(biāo)體系技術(shù)手冊(cè)》2025版3.2節(jié)，困惑度與準(zhǔn)確率是不同的指標(biāo)，困惑度更關(guān)注模型預(yù)測(cè)的不確定性。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)中的差分隱私可以通過(guò)添加噪聲來(lái)保護(hù)用戶(hù)隱私。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)指南》2025版4.1節(jié)，差分隱私通過(guò)在數(shù)據(jù)中添加隨機(jī)噪聲來(lái)保護(hù)用戶(hù)隱私，防止數(shù)據(jù)泄露。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某金融機(jī)構(gòu)正在開(kāi)發(fā)一款用于信用卡欺詐檢測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型基于大規(guī)模交易數(shù)據(jù)訓(xùn)練，模型參數(shù)量達(dá)到數(shù)億，需要部署到云端服務(wù)器進(jìn)行實(shí)時(shí)推理。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一個(gè)模型壓縮和加速方案，并說(shuō)明實(shí)施步驟和預(yù)期效果。

問(wèn)題定位：

1.模型參數(shù)量巨大，導(dǎo)致模型加載和推理時(shí)間過(guò)長(zhǎng)。

2.需要在保證一定精度的前提下，加速模型推理，以滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。

解決方案：

1.模型量化：

-實(shí)施步驟：

1.對(duì)模型進(jìn)行INT8量化，將FP32參數(shù)轉(zhuǎn)換為INT8。

2.使用量化加速庫(kù)（如TensorRT）進(jìn)行模型優(yōu)化。

-預(yù)期效果：模型大小減少，推理速度提高，但精度損失控制在1%以?xún)?nèi)。

2.模型剪枝：

-實(shí)施步驟：

1.使用結(jié)構(gòu)化剪枝或權(quán)重剪枝方法移除模型中的冗余連接。

2.優(yōu)化剪枝后的模型，提高其性能。

-預(yù)期效果：模型參數(shù)量減少，推理速度提高，精度損失較小。

3.知識(shí)蒸餾：

-實(shí)施步驟：

1.訓(xùn)練一個(gè)輕量級(jí)模型，用于模擬原始模型的推理過(guò)程。

2.使用原始模型作為教師模型，將知識(shí)傳遞給輕量級(jí)模型。

-預(yù)期效果：輕量級(jí)模型能夠保留原始模型的大部分知識(shí)，同時(shí)推理速度更快。

實(shí)施步驟：

1.對(duì)模型進(jìn)行量化，使用TensorRT進(jìn)行模型優(yōu)化。

2.對(duì)模型進(jìn)行剪枝，移除冗余連接，并優(yōu)化剪枝后的模型。

3.使用知識(shí)蒸餾技術(shù)，訓(xùn)練輕量級(jí)模型，并傳遞知識(shí)。

預(yù)期效果：

-模型大小減少，推理速度提高，滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。

-精度損失在可接受范圍內(nèi)，保證檢測(cè)效果。

案例2.某在線教育平臺(tái)希望利用聯(lián)邦學(xué)習(xí)