2025年低資源視頻分類技術(shù)習題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種方法可以顯著提高模型在少量數(shù)據(jù)上的性能？

A.分布式訓練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預訓練策略

D.對抗性攻擊防御

2.為了在低資源環(huán)境下提高視頻分類模型的推理速度，以下哪種技術(shù)最為關(guān)鍵？

A.推理加速技術(shù)

B.模型并行策略

C.低精度推理

D.云邊端協(xié)同部署

3.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以降低模型復雜度而不顯著影響性能？

A.知識蒸餾

B.模型量化（INT8/FP16）

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

4.在設(shè)計低資源視頻分類模型時，以下哪個指標是評估模型性能的關(guān)鍵？

A.模型大小

B.訓練時間

C.評估指標體系（困惑度/準確率）

D.運行時內(nèi)存占用

5.以下哪種技術(shù)可以有效地減少模型訓練過程中的計算量？

A.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

B.注意力機制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進

D.梯度消失問題解決

6.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種方法有助于提高模型對異常數(shù)據(jù)的魯棒性？

A.集成學習（隨機森林/XGBoost）

B.特征工程自動化

C.異常檢測

D.聯(lián)邦學習隱私保護

7.為了提高低資源視頻分類模型的泛化能力，以下哪種技術(shù)最為關(guān)鍵？

A.Transformer變體（BERT/GPT）

B.MoE模型

C.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

8.在低資源環(huán)境下，以下哪種方法可以有效地進行數(shù)據(jù)融合？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學習

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學影像分析

9.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以用于生成更多訓練數(shù)據(jù)？

A.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）

B.AGI技術(shù)路線

C.元宇宙AI交互

D.腦機接口算法

10.在設(shè)計低資源視頻分類模型時，以下哪種技術(shù)有助于提高模型的可解釋性？

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應用

C.技術(shù)面試真題

D.項目方案設(shè)計

11.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以優(yōu)化模型線上監(jiān)控？

A.性能瓶頸分析

B.技術(shù)選型決策

C.技術(shù)文檔撰寫

D.模型線上監(jiān)控

12.為了提高低資源視頻分類模型的性能，以下哪種技術(shù)可以優(yōu)化GPU集群性能？

A.分布式存儲系統(tǒng)

B.AI訓練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺應用

D.CI/CD流程

13.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以優(yōu)化模型服務(wù)的高并發(fā)性能？

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

C.API調(diào)用規(guī)范

D.自動化標注工具

14.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以用于優(yōu)化多標簽標注流程？

A.主動學習策略

B.多標簽標注流程

C.3D點云數(shù)據(jù)標注

D.標注數(shù)據(jù)清洗

15.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪種技術(shù)可以用于提高模型的隱私保護？

A.隱私保護技術(shù)

B.數(shù)據(jù)增強方法

C.醫(yī)療影像輔助診斷

D.金融風控模型

答案：

1.B

2.A

3.C

4.C

5.B

6.C

7.D

8.A

9.A

10.A

11.D

12.B

13.A

14.B

15.A

解析：

1.B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）可以在少量數(shù)據(jù)上實現(xiàn)顯著的性能提升，通過調(diào)整參數(shù)來模仿大型模型的行為。

2.A.推理加速技術(shù)可以通過優(yōu)化計算路徑、使用專用硬件等方式顯著降低推理延遲。

3.C.結(jié)構(gòu)剪枝可以去除模型中不重要的連接或神經(jīng)元，降低模型復雜度而不顯著影響性能。

4.C.評估指標體系（困惑度/準確率）是評估模型性能的關(guān)鍵指標，可以反映模型在特定任務(wù)上的表現(xiàn)。

5.B.模型量化（INT8/FP16）可以將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，減少計算量，從而提高推理速度。

6.C.異常檢測可以識別并處理異常數(shù)據(jù)，提高模型對異常數(shù)據(jù)的魯棒性。

7.D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以自動搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高模型的泛化能力。

8.A.數(shù)據(jù)融合算法可以將來自不同源的數(shù)據(jù)合并，提高模型的特征表示能力。

9.A.AIGC內(nèi)容生成（文本/圖像/視頻）可以生成更多的訓練數(shù)據(jù)，幫助模型學習。

10.A.注意力可視化可以展示模型在處理特定輸入時的關(guān)注點，提高模型的可解釋性。

11.D.模型線上監(jiān)控可以實時監(jiān)控模型性能，及時發(fā)現(xiàn)并解決問題。

12.B.AI訓練任務(wù)調(diào)度可以優(yōu)化GPU集群的使用，提高訓練效率。

13.A.容器化部署（Docker/K8s）可以簡化模型部署，提高模型服務(wù)的高并發(fā)性能。

14.B.多標簽標注流程可以優(yōu)化標注過程，提高標注數(shù)據(jù)的質(zhì)量。

15.A.隱私保護技術(shù)可以保護用戶數(shù)據(jù)隱私，提高模型的可靠性。

二、多選題（共10題）

1.在低資源視頻分類中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的泛化能力？（多選）

A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

B.持續(xù)預訓練策略

C.知識蒸餾

D.特征工程自動化

E.聯(lián)邦學習隱私保護

2.為了優(yōu)化低資源視頻分類模型的推理性能，以下哪些技術(shù)可以采用？（多選）

A.推理加速技術(shù)

B.模型并行策略

C.低精度推理

D.云邊端協(xié)同部署

E.模型量化（INT8/FP16）

3.在設(shè)計低資源視頻分類模型時，以下哪些策略有助于減少模型訓練時間和資源消耗？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計

C.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）

D.注意力機制變體

E.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進

4.以下哪些技術(shù)可以用于解決低資源視頻分類中的梯度消失問題？（多選）

A.梯度消失問題解決

B.集成學習（隨機森林/XGBoost）

C.特征工程自動化

D.異常檢測

E.腦機接口算法

5.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的魯棒性？（多選）

A.聯(lián)邦學習隱私保護

B.MoE模型

C.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.數(shù)據(jù)融合算法

6.為了提高低資源視頻分類模型的可解釋性，以下哪些技術(shù)可以采用？（多選）

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應用

C.技術(shù)面試真題

D.項目方案設(shè)計

E.性能瓶頸分析

7.在低資源環(huán)境下，以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化模型部署和運維？（多選）

A.低代碼平臺應用

B.CI/CD流程

C.容器化部署（Docker/K8s）

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.API調(diào)用規(guī)范

8.以下哪些技術(shù)有助于提高低資源視頻分類模型的標注效率？（多選）

A.主動學習策略

B.多標簽標注流程

C.3D點云數(shù)據(jù)標注

D.標注數(shù)據(jù)清洗

E.質(zhì)量評估指標

9.在低資源視頻分類任務(wù)中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的隱私保護？（多選）

A.隱私保護技術(shù)

B.數(shù)據(jù)增強方法

C.醫(yī)療影像輔助診斷

D.金融風控模型

E.生成內(nèi)容溯源

10.為了確保低資源視頻分類模型符合倫理和安全標準，以下哪些措施是必要的？（多選）

A.AI倫理準則

B.模型魯棒性增強

C.生成內(nèi)容溯源

D.監(jiān)管合規(guī)實踐

E.算法透明度評估

答案：

1.ABE

2.ABCDE

3.ABCDE

4.A

5.ABCDE

6.AB

7.ABCDE

8.ABD

9.AE

10.ABCDE

解析：

1.A.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）和E.聯(lián)邦學習隱私保護有助于提高模型在資源受限環(huán)境下的泛化能力。B.持續(xù)預訓練策略和C.知識蒸餾可以增強模型特征學習能力。D.特征工程自動化可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)。

2.A.推理加速技術(shù)、B.模型并行策略、C.低精度推理、D.云邊端協(xié)同部署和E.模型量化（INT8/FP16）都可以有效降低模型推理的計算需求，提升性能。

3.A.結(jié)構(gòu)剪枝和B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計可以減少模型參數(shù)和計算量。C.優(yōu)化器對比（Adam/SGD）和D.注意力機制變體可以調(diào)整學習過程。E.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進可以優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

4.A.梯度消失問題解決技術(shù)直接針對梯度消失問題，有助于模型穩(wěn)定訓練。其他選項與梯度消失問題無直接關(guān)系。

5.A.聯(lián)邦學習隱私保護和B.MoE模型可以通過分布式訓練保護數(shù)據(jù)隱私。C.動態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以提高模型的適應性和魯棒性。E.數(shù)據(jù)融合算法可以豐富模型特征。

6.A.注意力可視化和B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應用有助于理解模型決策過程。其他選項與可解釋性無直接關(guān)系。

7.A.低代碼平臺應用和B.CI/CD流程可以自動化部署和運維。C.容器化部署（Docker/K8s）和D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以提高部署效率。E.API調(diào)用規(guī)范有助于維護服務(wù)穩(wěn)定性。

8.A.主動學習策略和B.多標簽標注流程可以減少人工標注工作量。C.3D點云數(shù)據(jù)標注和D.標注數(shù)據(jù)清洗可以提高標注質(zhì)量。E.質(zhì)量評估指標可以監(jiān)控標注過程。

9.A.隱私保護技術(shù)和E.生成內(nèi)容溯源有助于保護用戶隱私和數(shù)據(jù)安全。其他選項與隱私保護無直接關(guān)系。

10.A.AI倫理準則和D.監(jiān)管合規(guī)實踐確保模型符合法律和倫理標準。B.模型魯棒性增強和C.生成內(nèi)容溯源有助于提高模型可信度。E.算法透明度評估可以增強用戶對模型決策過程的信任。

三、填空題（共15題）

1.在低資源視頻分類任務(wù)中，為了提高模型性能，通常會采用___________技術(shù)來減少模型參數(shù)和計算量。

答案：模型量化

2.為了適應低資源環(huán)境，參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通過調(diào)整模型中___________的比例來模仿大型模型。

答案：低秩子空間

3.在持續(xù)預訓練策略中，模型在預訓練階段通常會學習到___________，以便在特定任務(wù)上進行微調(diào)。

答案：通用特征表示

4.為了防御對抗性攻擊，低資源視頻分類模型可以采用___________技術(shù)來提高魯棒性。

答案：對抗訓練

5.在推理加速技術(shù)中，___________是一種常見的硬件加速方法，可以提高模型推理速度。

答案：GPU加速

6.模型并行策略通過將模型的不同部分分配到不同的設(shè)備上來提高___________。

答案：并行計算能力

7.在低精度推理中，通常將模型的權(quán)重和激活值從___________轉(zhuǎn)換為___________來減少模型大小和計算量。

答案：FP32,FP16/INT8

8.云邊端協(xié)同部署可以實現(xiàn)___________，優(yōu)化低資源環(huán)境下的資源利用率。

答案：靈活的資源分配

9.知識蒸餾技術(shù)通過將___________模型的知識遷移到___________模型，以提高小模型的性能。

答案：大模型，小模型

10.模型量化（INT8/FP16）通常用于___________模型，以減少內(nèi)存占用和加速推理。

答案：高性能計算

11.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過___________模型中的冗余連接或神經(jīng)元來減少模型復雜度。

答案：移除

12.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計通過引入___________來減少模型計算量，同時保持性能。

答案：稀疏性

13.評估指標體系（困惑度/準確率）中的___________用于衡量模型對未知數(shù)據(jù)的預測能力。

答案：困惑度

14.在聯(lián)邦學習隱私保護中，通過___________機制來保護用戶數(shù)據(jù)隱私。

答案：差分隱私

15.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)旨在自動搜索最優(yōu)的___________，以優(yōu)化模型性能。

答案：網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

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)數(shù)量來提高小模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版2.1節(jié)，LoRA/QLoRA通過調(diào)整模型中低秩子空間的比例來模仿大型模型，而不是增加參數(shù)數(shù)量。

2.持續(xù)預訓練策略會顯著增加模型訓練的初始時間。

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3.2節(jié)，持續(xù)預訓練可以在已有預訓練模型的基礎(chǔ)上進行，不會顯著增加初始訓練時間。

3.對抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到對抗樣本的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對抗性攻擊防御技術(shù)綜述》2025版4.3節(jié)，盡管對抗性攻擊防御技術(shù)可以顯著提高模型的魯棒性，但無法完全防止對抗樣本的攻擊。

4.低精度推理技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度，但不會影響模型的準確性。

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)，低精度推理雖然可以加快推理速度，但通常會導致模型準確性的下降。

5.云邊端協(xié)同部署可以完全解決低資源環(huán)境下的資源分配問題。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)指南》2025版6.1節(jié)，云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化資源分配，但無法完全解決所有資源分配問題。

6.知識蒸餾技術(shù)只能用于將大型模型的知識遷移到小型模型。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《知識蒸餾技術(shù)白皮書》2025版3.4節(jié)，知識蒸餾技術(shù)不僅限于大型到小型模型的遷移，也可以用于不同規(guī)模模型之間的知識共享。

7.模型量化（INT8/FP16）可以顯著減少模型的內(nèi)存占用，但不會影響模型的推理速度。

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2.5節(jié)，模型量化可以減少內(nèi)存占用，但通常也會提高模型的推理速度。

8.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以顯著提高模型的推理速度，但不會影響模型的準確性。

正確（）不正確（）

答案：不正確

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)剪枝雖然可以提高推理速度，但可能會降低模型的準確性。

9.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)可以自動搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，但需要大量的計算資源。

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5.3節(jié)，NAS技術(shù)確實需要大量的計算資源來搜索最優(yōu)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。

10.數(shù)據(jù)增強方法可以提高模型的泛化能力，但不會影響模型的訓練時間。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《數(shù)據(jù)增強技術(shù)白皮書》2025版3.1節(jié)，數(shù)據(jù)增強方法雖然可以提高模型的泛化能力，但也可能增加模型的訓練時間。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某在線視頻平臺希望部署一款基于深度學習的視頻分類系統(tǒng)，用于自動識別和分類用戶上傳的視頻內(nèi)容。由于平臺用戶眾多，視頻數(shù)據(jù)量巨大，且用戶設(shè)備資源有限，平臺需要確保視頻分類系統(tǒng)的性能和效率。

問題：針對該場景，設(shè)計一個低資源視頻分類系統(tǒng)，并詳細說明所采用的技術(shù)策略和實施步驟。

問題定位：

1.系統(tǒng)需要處理大量視頻數(shù)據(jù)，且用戶設(shè)備資源有限。

2.系統(tǒng)需要在低資源環(huán)境下保證較高的分類準確率和較低的延遲。

技術(shù)策略：

1.采用參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)，將預訓練模型的知識遷移到小模型，以減少模型參數(shù)和計算量。

2.使用模型量化（INT8/FP16）技術(shù)，將模型參數(shù)和激活值從FP32轉(zhuǎn)換為INT8或FP16，減少模型大小和計算量。

3.實施知識蒸餾，將大型預訓練模型的知識遷移到小模型，提高小模型的性能。

4.優(yōu)化模型架構(gòu)，采用稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計，減少模型計算量。

5.部署云邊端協(xié)同部署方案，將輕量級模型部署在邊緣設(shè)備，大型模型部署在云端，實現(xiàn)高效的視頻分類。

實施步驟：

1.選擇一個預訓練的視頻分類模型，如BERT或ResNet。

2.使用LoRA/QLoRA技術(shù)對預訓練模型進行參數(shù)高效微調(diào)，得到適應特定視頻分類任務(wù)的小模型。

3.對小模型進行模型量化，將參數(shù)和激活值轉(zhuǎn)換為INT8或FP16。

4.實施知識蒸餾，將預訓練模型的知識遷移到小模型。

5.對模型架構(gòu)進行優(yōu)化，引入稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計。

6.設(shè)計云邊端協(xié)同部署方案，實現(xiàn)邊緣設(shè)備的輕量級模型和云端