2025年低代碼AI應(yīng)用調(diào)試試題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪種技術(shù)是實(shí)現(xiàn)低代碼AI應(yīng)用開發(fā)的關(guān)鍵？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.云邊端協(xié)同部署

C.模型量化（INT8/FP16）

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

2.在低代碼平臺(tái)中，哪項(xiàng)功能能夠自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗？

A.異常檢測(cè)

B.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

C.特征工程自動(dòng)化

D.模型魯棒性增強(qiáng)

3.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，為了保護(hù)用戶隱私，以下哪項(xiàng)技術(shù)被廣泛應(yīng)用？

A.腦機(jī)接口算法

B.梯度消失問題解決

C.知識(shí)蒸餾

D.隱私保護(hù)技術(shù)

4.對(duì)于一個(gè)復(fù)雜的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，以下哪種技術(shù)可以幫助提高訓(xùn)練效率？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.梯度消失問題解決

5.以下哪種技術(shù)可以提高AIGC內(nèi)容生成的質(zhì)量？

A.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

B.文本/圖像/視頻生成

C.數(shù)字孿生建模

D.模型量化（INT8/FP16）

6.在進(jìn)行AI模型訓(xùn)練時(shí)，以下哪項(xiàng)指標(biāo)表示模型泛化能力？

A.準(zhǔn)確率

B.模型魯棒性

C.評(píng)估指標(biāo)體系

D.知識(shí)蒸餾

7.在金融風(fēng)控模型中，以下哪項(xiàng)技術(shù)有助于降低模型誤報(bào)率？

A.個(gè)性化教育推薦

B.智能投顧算法

C.模型魯棒性增強(qiáng)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

8.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪項(xiàng)是防止偏見檢測(cè)的關(guān)鍵？

A.注意力機(jī)制變體

B.內(nèi)容安全過濾

C.模型公平性度量

D.注意力可視化

9.對(duì)于工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)，以下哪種技術(shù)可以幫助提高檢測(cè)準(zhǔn)確率？

A.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

B.標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗

C.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

D.異常檢測(cè)

10.在AI+物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，以下哪種技術(shù)有助于提高設(shè)備間的協(xié)同能力？

A.云邊端協(xié)同部署

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.數(shù)據(jù)融合算法

D.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

11.在元宇宙AI交互中，以下哪種技術(shù)可以幫助提高用戶體驗(yàn)？

A.生成內(nèi)容溯源

B.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

C.模型線上監(jiān)控

D.技術(shù)文檔撰寫

12.在模型量化技術(shù)中，以下哪種技術(shù)可以減少模型存儲(chǔ)空間？

A.INT8對(duì)稱量化

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

13.對(duì)于模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化，以下哪種技術(shù)可以提高服務(wù)響應(yīng)速度？

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.CI/CD流程

C.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

D.API調(diào)用規(guī)范

14.在主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中，以下哪種技術(shù)可以幫助提高數(shù)據(jù)標(biāo)注效率？

A.多標(biāo)簽標(biāo)注流程

B.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注

C.自動(dòng)化標(biāo)注工具

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

15.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪種技術(shù)可以提升模型的泛化能力？

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.對(duì)抗性攻擊防御

C.模型并行策略

D.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

答案：1.B2.C3.D4.C5.A6.A7.C8.C9.A10.C11.A12.A13.A14.C15.A

解析：1.云邊端協(xié)同部署允許低代碼平臺(tái)在不同的環(huán)境中部署和運(yùn)行，是低代碼AI應(yīng)用開發(fā)的關(guān)鍵。2.特征工程自動(dòng)化可以在低代碼平臺(tái)中自動(dòng)進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗。3.隱私保護(hù)技術(shù)用于保護(hù)聯(lián)邦學(xué)習(xí)中的用戶隱私。4.模型并行策略可以幫助提高訓(xùn)練效率。5.多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)可以提升AIGC內(nèi)容生成的質(zhì)量。6.評(píng)估指標(biāo)體系中的準(zhǔn)確率表示模型泛化能力。7.模型魯棒性增強(qiáng)有助于降低金融風(fēng)控模型的誤報(bào)率。8.模型公平性度量是防止偏見檢測(cè)的關(guān)鍵。9.3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)標(biāo)注有助于提高工業(yè)質(zhì)檢技術(shù)的檢測(cè)準(zhǔn)確率。10.數(shù)據(jù)融合算法有助于提高AI+物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備間的協(xié)同能力。11.生成內(nèi)容溯源有助于提高元宇宙AI交互的用戶體驗(yàn)。12.INT8對(duì)稱量化可以減少模型存儲(chǔ)空間。13.容器化部署（Docker/K8s）可以提高模型服務(wù)高并發(fā)的響應(yīng)速度。14.自動(dòng)化標(biāo)注工具可以提高主動(dòng)學(xué)習(xí)策略中的數(shù)據(jù)標(biāo)注效率。15.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以提升持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中的模型泛化能力。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些是低代碼AI應(yīng)用開發(fā)中常用的優(yōu)化器？（多選）

A.Adam

B.SGD

C.RMSprop

D.LAMB

E.QSGD

答案：ABCD

解析：在低代碼AI應(yīng)用開發(fā)中，常用的優(yōu)化器包括Adam（A）、SGD（B）、RMSprop（C）和LAMB（D）。QSGD（E）雖然也是優(yōu)化器之一，但不如其他選項(xiàng)常見。

2.在模型量化技術(shù)中，以下哪些方法可以用于降低模型大小和提高推理速度？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：ABDE

解析：模型量化技術(shù)中，INT8量化（A）和FP16量化（B）可以顯著減少模型大小和提高推理速度。知識(shí)蒸餾（C）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（E）雖然不直接降低模型大小，但可以提升推理效率。結(jié)構(gòu)剪枝（D）可以減少模型參數(shù)，從而減少模型大小。

3.對(duì)于持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略，以下哪些技術(shù)可以幫助提升模型性能？（多選）

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.對(duì)抗性攻擊防御

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

E.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

答案：ABD

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）（A）、對(duì)抗性攻擊防御（B）和知識(shí)蒸餾（D）都是提升持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中模型性能的有效技術(shù)。模型并行策略（C）和動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（E）雖然也有助于提升性能，但不是直接針對(duì)持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略。

4.在云邊端協(xié)同部署中，以下哪些是常見的部署模式？（多選）

A.公有云部署

B.私有云部署

C.邊緣計(jì)算部署

D.容器化部署

E.混合云部署

答案：ABCE

解析：云邊端協(xié)同部署中，常見的部署模式包括公有云部署（A）、私有云部署（B）、邊緣計(jì)算部署（C）和混合云部署（E）。容器化部署（D）是實(shí)現(xiàn)這些部署模式的一種技術(shù)手段。

5.以下哪些技術(shù)可以用于提高低代碼AI應(yīng)用的可解釋性？（多選）

A.注意力機(jī)制可視化

B.可解釋AI模型

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

E.生成內(nèi)容溯源

答案：ABCD

解析：提高低代碼AI應(yīng)用的可解釋性可以通過注意力機(jī)制可視化（A）、可解釋AI模型（B）、算法透明度評(píng)估（C）和模型公平性度量（D）等技術(shù)實(shí)現(xiàn)。生成內(nèi)容溯源（E）雖然與可解釋性相關(guān)，但更側(cè)重于內(nèi)容追蹤。

6.在低代碼平臺(tái)中，以下哪些功能可以自動(dòng)化數(shù)據(jù)預(yù)處理？（多選）

A.數(shù)據(jù)清洗

B.特征工程

C.異常檢測(cè)

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

E.數(shù)據(jù)融合

答案：ABCD

解析：低代碼平臺(tái)中的數(shù)據(jù)預(yù)處理自動(dòng)化功能包括數(shù)據(jù)清洗（A）、特征工程（B）、異常檢測(cè)（C）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（D）。數(shù)據(jù)融合（E）通常需要更復(fù)雜的邏輯和定制化處理。

7.對(duì)于聯(lián)邦學(xué)習(xí)，以下哪些是隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)？（多選）

A.加密通信

B.同態(tài)加密

C.隱私計(jì)算

D.安全多方計(jì)算

E.差分隱私

答案：ABCDE

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，隱私保護(hù)的關(guān)鍵技術(shù)包括加密通信（A）、同態(tài)加密（B）、隱私計(jì)算（C）、安全多方計(jì)算（D）和差分隱私（E），這些技術(shù)共同確保了用戶數(shù)據(jù)的隱私安全。

8.在模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以提高API響應(yīng)速度？（多選）

A.負(fù)載均衡

B.緩存機(jī)制

C.異步處理

D.模型壓縮

E.容器化部署

答案：ABCE

解析：模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化中，負(fù)載均衡（A）、緩存機(jī)制（B）、異步處理（C）和容器化部署（E）都是提高API響應(yīng)速度的有效技術(shù)。模型壓縮（D）雖然可以減少模型大小，但不是直接針對(duì)響應(yīng)速度的優(yōu)化。

9.在AI倫理準(zhǔn)則中，以下哪些是防止偏見檢測(cè)的關(guān)鍵措施？（多選）

A.數(shù)據(jù)多樣性

B.隱私保護(hù)

C.模型公平性

D.透明度

E.多標(biāo)簽標(biāo)注

答案：ACD

解析：AI倫理準(zhǔn)則中，防止偏見檢測(cè)的關(guān)鍵措施包括數(shù)據(jù)多樣性（A）、模型公平性（C）和透明度（D）。隱私保護(hù)（B）和多標(biāo)簽標(biāo)注（E）雖然也是重要的倫理考量，但與偏見檢測(cè)的直接關(guān)聯(lián)性不如其他選項(xiàng)。

10.在AI+物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，以下哪些技術(shù)可以提升設(shè)備的智能交互能力？（多選）

A.機(jī)器學(xué)習(xí)

B.物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議

C.云邊端協(xié)同

D.數(shù)字孿生

E.傳感器融合

答案：ACDE

解析：AI+物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域，提升設(shè)備智能交互能力的技術(shù)包括機(jī)器學(xué)習(xí)（A）、云邊端協(xié)同（C）、數(shù)字孿生（D）和傳感器融合（E）。物聯(lián)網(wǎng)協(xié)議（B）是實(shí)現(xiàn)這些技術(shù)的底層支撐，但不是直接提升智能交互能力的手段。

三、填空題（共15題）

1.在分布式訓(xùn)練框架中，___________是一種常用的數(shù)據(jù)并行技術(shù)，它通過將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備上并行處理。

答案：數(shù)據(jù)并行

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過在預(yù)訓(xùn)練模型的基礎(chǔ)上添加一個(gè)___________層來(lái)微調(diào)模型。

答案：低秩

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，___________可以幫助模型從不斷變化的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，提高其適應(yīng)能力。

答案：在線學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御通常使用___________來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性，使其能夠抵御惡意輸入。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________可以將模型的計(jì)算過程加速，提高推理速度。

答案：量化

6.模型并行策略通過將模型的不同部分分布到不同的設(shè)備上，以___________的方式加速訓(xùn)練和推理。

答案：并行

7.低精度推理使用___________位整數(shù)代替浮點(diǎn)數(shù)進(jìn)行計(jì)算，以減少模型大小和提高推理速度。

答案：INT8

8.云邊端協(xié)同部署中，___________可以提供彈性伸縮的計(jì)算資源，滿足不同規(guī)模的AI應(yīng)用需求。

答案：云服務(wù)

9.知識(shí)蒸餾通過將大模型的知識(shí)遷移到小模型上，從而實(shí)現(xiàn)___________，同時(shí)降低模型復(fù)雜度。

答案：模型壓縮

10.模型量化（INT8/FP16）通過將___________參數(shù)映射到低精度數(shù)值范圍，減少模型大小和計(jì)算量。

答案：浮點(diǎn)數(shù)

11.結(jié)構(gòu)剪枝通過移除___________來(lái)減少模型參數(shù)，提高推理速度并降低模型復(fù)雜度。

答案：神經(jīng)元

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過引入___________來(lái)減少模型計(jì)算量，同時(shí)保持模型性能。

答案：稀疏性

13.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________用于衡量模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

答案：準(zhǔn)確率

14.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________是防止AI系統(tǒng)產(chǎn)生偏見的關(guān)鍵措施。

答案：數(shù)據(jù)多樣性

15.在AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）中，___________技術(shù)可以生成高質(zhì)量的內(nèi)容。

答案：多模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過增加模型參數(shù)量來(lái)提高模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過在預(yù)訓(xùn)練模型上添加一個(gè)低秩的微調(diào)層，而不是增加模型參數(shù)量，來(lái)實(shí)現(xiàn)參數(shù)高效微調(diào)，從而提高模型性能。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，預(yù)訓(xùn)練模型需要定期重新訓(xùn)練以適應(yīng)新數(shù)據(jù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版2.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通常不需要定期重新訓(xùn)練預(yù)訓(xùn)練模型，而是通過在線學(xué)習(xí)或增量學(xué)習(xí)來(lái)適應(yīng)新數(shù)據(jù)。

3.對(duì)抗性攻擊防御可以通過增加模型復(fù)雜度來(lái)提高防御效果。

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)指南》2025版3.1節(jié)，增加模型復(fù)雜度并不一定能提高對(duì)抗性攻擊防御效果，反而可能導(dǎo)致過擬合和性能下降。

4.低精度推理可以顯著提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)白皮書》2025版5.2節(jié)，雖然低精度推理可以顯著提高模型的推理速度，但可能會(huì)對(duì)模型的準(zhǔn)確性產(chǎn)生一定影響。

5.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算可以完全替代云計(jì)算，提供更低的延遲和更高的安全性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署指南》2025版4.3節(jié)，邊緣計(jì)算和云計(jì)算各有優(yōu)勢(shì)，邊緣計(jì)算不能完全替代云計(jì)算，兩者通常需要協(xié)同工作以提供更低的延遲和更高的安全性。

6.知識(shí)蒸餾可以通過減少模型參數(shù)量來(lái)提高模型性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)綜述》2025版2.1節(jié)，知識(shí)蒸餾可以通過將大模型的知識(shí)遷移到小模型上，從而減少模型參數(shù)量，同時(shí)提高模型性能。

7.模型量化（INT8/FP16）可以提高模型的推理速度，但會(huì)增加模型的計(jì)算復(fù)雜度。

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》2025版3.2節(jié)，模型量化（INT8/FP16）可以減少模型的計(jì)算復(fù)雜度，從而提高模型的推理速度。

8.結(jié)構(gòu)剪枝可以顯著提高模型的推理速度，但可能會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版4.2節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝可以移除模型中不重要的神經(jīng)元或連接，從而提高模型的推理速度，但可能會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性。

9.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的模型架構(gòu)，但需要大量的計(jì)算資源。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)綜述》2025版3.1節(jié)，神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的模型架構(gòu)，但通常需要大量的計(jì)算資源。

10.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以完全防止數(shù)據(jù)泄露，但可能會(huì)降低模型性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)指南》2025版5.3節(jié)，聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)技術(shù)可以在一定程度上防止數(shù)據(jù)泄露，但不會(huì)完全防止，且可能會(huì)對(duì)模型性能產(chǎn)生一定影響。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療影像診斷公司采用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行乳腺癌檢測(cè)，其訓(xùn)練數(shù)據(jù)集包含數(shù)百萬(wàn)張醫(yī)學(xué)影像。由于數(shù)據(jù)集龐大，公司決定使用分布式訓(xùn)練框架進(jìn)行模型訓(xùn)練。在訓(xùn)練過程中，公司遇到了以下問題：

-訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)，模型收斂速度慢。

-部分?jǐn)?shù)據(jù)存在標(biāo)注錯(cuò)誤，影響模型性能。

-部分邊緣設(shè)備計(jì)算能力有限，無(wú)法支持復(fù)雜模型訓(xùn)練。

問題：針對(duì)上述問題，提出相應(yīng)的解決方案，并簡(jiǎn)要說(shuō)明實(shí)施步驟。

案例2.一家金融科技公司開發(fā)了一款基于機(jī)器學(xué)習(xí)的風(fēng)險(xiǎn)控制模型，用于識(shí)別欺詐交易。該模型在訓(xùn)練時(shí)使用了大量的用戶交易數(shù)據(jù)，包括用戶的行為數(shù)據(jù)、交易金額、交易時(shí)間等信息。在模型部署上線后，公司發(fā)現(xiàn)以下問題：

-模型在實(shí)際應(yīng)用中出現(xiàn)了過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致準(zhǔn)確率下降。

-模型對(duì)部分用戶群體的預(yù)測(cè)效果不佳，存在偏見。

-模型上線后，部分用戶對(duì)隱私保護(hù)提出了質(zhì)疑。

問題：針對(duì)上述問題，提出相應(yīng)的解決方案，并簡(jiǎn)要說(shuō)明實(shí)施步驟。

案例1：

問題定位：

1.訓(xùn)練時(shí)間過長(zhǎng)，模型收斂速度慢。

2.部分?jǐn)?shù)據(jù)存在標(biāo)注錯(cuò)誤，影響模型性能。

3.部分邊緣設(shè)備計(jì)算能力有限，無(wú)法支持復(fù)雜模型訓(xùn)練。

解決方案對(duì)比：

1.使用參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)：

-實(shí)施步驟：

1.在預(yù)訓(xùn)練模型基礎(chǔ)上添加低秩層進(jìn)行微調(diào)。

2.使用高質(zhì)量標(biāo)注數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行微調(diào)。

3.針對(duì)邊緣設(shè)備進(jìn)行模型量化，降低模型復(fù)雜度。

-效果：模型收斂速度提高，性能提升，邊緣設(shè)備也能運(yùn)行。

-實(shí)施難度：中（需修改模型架構(gòu)，約200行代碼）

2.采用持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略：

-實(shí)施步驟：

1.使用持續(xù)學(xué)習(xí)技術(shù)，定期更新模型。

2.使用數(shù)據(jù)清洗和標(biāo)注工具改進(jìn)數(shù)據(jù)質(zhì)量。

3.對(duì)邊緣設(shè)備進(jìn)行性能優(yōu)化，提高計(jì)算能力。

-效果：模型持續(xù)學(xué)習(xí)，性能穩(wěn)定，邊緣設(shè)備性能提升。

-實(shí)施難度：中（需開發(fā)持續(xù)學(xué)習(xí)系統(tǒng)，約300行代碼）

3.應(yīng)用模型并行策略：

-實(shí)施步驟：

1.將模型拆分為多個(gè)子模型，并行訓(xùn)練。

2.使用高性能計(jì)算資源進(jìn)行模型訓(xùn)練。

3.對(duì)模型進(jìn)行量化，減少計(jì)算量。

-效果：模型訓(xùn)練時(shí)間縮短，性能穩(wěn)定，計(jì)算