2025年邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化習(xí)題（含答案與解析）

一、單選題（共15題）

1.以下哪項(xiàng)技術(shù)能夠顯著提高邊緣設(shè)備的AI模型推理速度？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.低精度推理

D.模型并行策略

答案：C

解析：低精度推理通過(guò)將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式（如INT8），可以減少計(jì)算量，從而提高邊緣設(shè)備的AI模型推理速度。參考《邊緣AI推理加速技術(shù)指南》2025版3.2節(jié)。

2.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以有效減少模型大小，同時(shí)保持較高的準(zhǔn)確率？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識(shí)蒸餾

C.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：B

解析：知識(shí)蒸餾是一種通過(guò)將大模型（教師模型）的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小模型（學(xué)生模型）上的技術(shù)，可以有效減少模型大小，同時(shí)保持較高的準(zhǔn)確率。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.1節(jié)。

3.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以增強(qiáng)模型的魯棒性，使其對(duì)對(duì)抗性攻擊具有更強(qiáng)的防御能力？

A.對(duì)抗性攻擊防御

B.梯度消失問(wèn)題解決

C.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

D.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

答案：A

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入對(duì)抗樣本，使模型對(duì)攻擊更具魯棒性。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)。

4.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度，同時(shí)減少能耗？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.知識(shí)蒸餾

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：B

解析：低精度推理通過(guò)將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式，可以減少計(jì)算量，從而提高推理速度并減少能耗。參考《邊緣AI能耗優(yōu)化技術(shù)指南》2025版6.1節(jié)。

5.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以提高模型的泛化能力？

A.特征工程自動(dòng)化

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

答案：A

解析：特征工程自動(dòng)化技術(shù)通過(guò)自動(dòng)選擇和組合特征，可以減少模型對(duì)特定數(shù)據(jù)的依賴(lài)，從而提高模型的泛化能力。參考《特征工程自動(dòng)化技術(shù)指南》2025版7.2節(jié)。

6.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度，同時(shí)減少內(nèi)存占用？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行策略

答案：A

解析：模型量化通過(guò)將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式，可以減少內(nèi)存占用，從而提高推理速度。參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)。

7.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以提高模型的推理速度，同時(shí)減少計(jì)算量？

A.模型并行策略

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：C

解析：模型量化通過(guò)將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式，可以減少計(jì)算量，從而提高推理速度。參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)。

8.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以提高模型的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少模型大小？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.特征工程自動(dòng)化

答案：B

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小模型上，提高小模型的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少模型大小。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.1節(jié)。

9.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以提高模型的魯棒性，使其對(duì)對(duì)抗性攻擊具有更強(qiáng)的防御能力？

A.梯度消失問(wèn)題解決

B.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

C.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

D.對(duì)抗性攻擊防御

答案：D

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入對(duì)抗樣本，使模型對(duì)攻擊更具魯棒性。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)。

10.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度，同時(shí)減少能耗？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.知識(shí)蒸餾

D.模型量化（INT8/FP16）

答案：B

解析：低精度推理通過(guò)將模型中的浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式，可以減少計(jì)算量，從而提高推理速度并減少能耗。參考《邊緣AI能耗優(yōu)化技術(shù)指南》2025版6.1節(jié)。

11.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以提高模型的泛化能力？

A.特征工程自動(dòng)化

B.模型量化（INT8/FP16）

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

答案：A

解析：特征工程自動(dòng)化技術(shù)通過(guò)自動(dòng)選擇和組合特征，可以減少模型對(duì)特定數(shù)據(jù)的依賴(lài)，從而提高模型的泛化能力。參考《特征工程自動(dòng)化技術(shù)指南》2025版7.2節(jié)。

12.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以提高模型的推理速度，同時(shí)減少內(nèi)存占用？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.模型并行策略

答案：A

解析：模型量化通過(guò)將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式，可以減少內(nèi)存占用，從而提高推理速度。參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)。

13.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以提高模型的推理速度，同時(shí)減少計(jì)算量？

A.模型并行策略

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化（INT8/FP16）

D.結(jié)構(gòu)剪枝

答案：C

解析：模型量化通過(guò)將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為低精度格式，可以減少計(jì)算量，從而提高推理速度。參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版2.3節(jié)。

14.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中，以下哪種方法可以提高模型的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少模型大??？

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.結(jié)構(gòu)剪枝

D.特征工程自動(dòng)化

答案：B

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大模型的知識(shí)轉(zhuǎn)移到小模型上，提高小模型的準(zhǔn)確率，同時(shí)減少模型大小。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.1節(jié)。

15.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪種技術(shù)可以提高模型的魯棒性，使其對(duì)對(duì)抗性攻擊具有更強(qiáng)的防御能力？

A.梯度消失問(wèn)題解決

B.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

C.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

D.對(duì)抗性攻擊防御

答案：D

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入對(duì)抗樣本，使模型對(duì)攻擊更具魯棒性。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.以下哪些技術(shù)可以用于提高邊緣AI網(wǎng)絡(luò)的推理效率？（多選）

A.模型量化（INT8/FP16）

B.知識(shí)蒸餾

C.模型并行策略

D.云邊端協(xié)同部署

E.低精度推理

答案：ABCE

解析：模型量化（INT8/FP16）可以減少計(jì)算量，知識(shí)蒸餾可以遷移模型知識(shí)到更小的模型，模型并行策略可以加速計(jì)算，云邊端協(xié)同部署可以?xún)?yōu)化數(shù)據(jù)傳輸和計(jì)算資源。低精度推理也是提高效率的一種方法。

2.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些方法可以有效提高模型的魯棒性？（多選）

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

B.輸入擾動(dòng)

C.梯度正則化

D.模型重構(gòu)

E.特征提取優(yōu)化

答案：ABC

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)和輸入擾動(dòng)可以幫助模型學(xué)習(xí)更魯棒的特征，梯度正則化可以防止過(guò)擬合，提高模型的泛化能力。模型重構(gòu)和特征提取優(yōu)化雖然也有助于提高魯棒性，但不是對(duì)抗性攻擊防御的典型方法。

3.以下哪些技術(shù)是邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中常用的模型壓縮技術(shù)？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.知識(shí)蒸餾

C.模型量化

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索

E.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

答案：ABCE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝、知識(shí)蒸餾、模型量化和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)都是邊緣AI網(wǎng)絡(luò)中常用的模型壓縮技術(shù)，它們可以減少模型的大小和計(jì)算量。神經(jīng)架構(gòu)搜索雖然可以生成更優(yōu)的模型，但通常不被歸類(lèi)為模型壓縮技術(shù)。

4.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)部署中，以下哪些技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同？（多選）

A.分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)

B.AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度

C.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

D.CI/CD流程

E.容器化部署

答案：ABDE

解析：分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)、AI訓(xùn)練任務(wù)調(diào)度、CI/CD流程和容器化部署都是實(shí)現(xiàn)云邊端協(xié)同的關(guān)鍵技術(shù)，它們可以幫助優(yōu)化資源分配、自動(dòng)化部署和持續(xù)集成。低代碼平臺(tái)應(yīng)用雖然可以提高開(kāi)發(fā)效率，但與云邊端協(xié)同的直接關(guān)系不大。

5.以下哪些技術(shù)可以用于提高邊緣AI網(wǎng)絡(luò)的評(píng)估指標(biāo)？（多選）

A.梯度消失問(wèn)題解決

B.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）

C.偏見(jiàn)檢測(cè)

D.內(nèi)容安全過(guò)濾

E.算法透明度評(píng)估

答案：ABE

解析：梯度消失問(wèn)題解決有助于提高模型性能，評(píng)估指標(biāo)體系可以提供更全面的性能評(píng)估，算法透明度評(píng)估有助于理解模型決策過(guò)程。偏見(jiàn)檢測(cè)和內(nèi)容安全過(guò)濾雖然重要，但更多是關(guān)注模型的應(yīng)用安全和公平性。

6.在邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.異常檢測(cè)

C.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

D.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

E.神經(jīng)架構(gòu)搜索

答案：ABDE

解析：特征工程自動(dòng)化和異常檢測(cè)可以幫助模型學(xué)習(xí)更魯棒的特征，動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和神經(jīng)架構(gòu)搜索可以探索更廣泛的模型結(jié)構(gòu)。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)雖然重要，但更多是關(guān)注模型訓(xùn)練過(guò)程中的隱私保護(hù)。

7.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化邊緣AI網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練過(guò)程？（多選）

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

C.模型并行策略

D.知識(shí)蒸餾

E.數(shù)據(jù)融合算法

答案：ABCD

解析：優(yōu)化器對(duì)比可以幫助選擇更適合的訓(xùn)練策略，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以提高模型初始性能，模型并行策略可以加速訓(xùn)練過(guò)程，知識(shí)蒸餾可以減少訓(xùn)練時(shí)間。數(shù)據(jù)融合算法雖然有助于提高數(shù)據(jù)質(zhì)量，但更多是數(shù)據(jù)預(yù)處理的一部分。

8.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI網(wǎng)絡(luò)的模型部署？（多選）

A.容器化部署（Docker/K8s）

B.低代碼平臺(tái)應(yīng)用

C.CI/CD流程

D.模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化

E.API調(diào)用規(guī)范

答案：ACDE

解析：容器化部署可以簡(jiǎn)化模型部署過(guò)程，CI/CD流程可以自動(dòng)化部署和測(cè)試，模型服務(wù)高并發(fā)優(yōu)化可以提高服務(wù)性能，API調(diào)用規(guī)范可以確保接口的一致性和穩(wěn)定性。低代碼平臺(tái)應(yīng)用雖然可以提高開(kāi)發(fā)效率，但更多是開(kāi)發(fā)工具的一部分。

9.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI網(wǎng)絡(luò)的性能監(jiān)控？（多選）

A.模型線上監(jiān)控

B.性能瓶頸分析

C.技術(shù)選型決策

D.技術(shù)文檔撰寫(xiě)

E.模型魯棒性增強(qiáng)

答案：AB

解析：模型線上監(jiān)控可以幫助實(shí)時(shí)監(jiān)控模型性能，性能瓶頸分析可以找出性能瓶頸并進(jìn)行優(yōu)化。技術(shù)選型決策和技術(shù)文檔撰寫(xiě)雖然重要，但更多是項(xiàng)目管理的一部分。模型魯棒性增強(qiáng)更多是模型訓(xùn)練和優(yōu)化的一部分。

10.以下哪些技術(shù)可以用于邊緣AI網(wǎng)絡(luò)的倫理和安全？（多選）

A.偏見(jiàn)檢測(cè)

B.內(nèi)容安全過(guò)濾

C.隱私保護(hù)技術(shù)

D.生成內(nèi)容溯源

E.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

答案：ABCDE

解析：偏見(jiàn)檢測(cè)和內(nèi)容安全過(guò)濾可以確保模型的公平性和安全性，隱私保護(hù)技術(shù)可以保護(hù)用戶(hù)數(shù)據(jù)，生成內(nèi)容溯源可以追蹤內(nèi)容來(lái)源，監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐可以確保模型符合相關(guān)法規(guī)。這些技術(shù)都是邊緣AI網(wǎng)絡(luò)倫理和安全的重要組成部分。

三、填空題（共15題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行策略通過(guò)___________將數(shù)據(jù)集拆分到不同設(shè)備。

答案：水平劃分

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)常用于在___________模型上進(jìn)行參數(shù)調(diào)整。

答案：預(yù)訓(xùn)練

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過(guò)___________來(lái)不斷更新和優(yōu)化模型。

答案：在線學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)通過(guò)引入___________來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗樣本

5.推理加速技術(shù)中，___________可以通過(guò)減少計(jì)算量來(lái)提高推理速度。

答案：低精度推理

6.模型并行策略通過(guò)將模型的不同部分分布到多個(gè)設(shè)備上，以___________來(lái)加速推理。

答案：并行計(jì)算

7.云邊端協(xié)同部署中，___________可以?xún)?yōu)化邊緣設(shè)備的計(jì)算和存儲(chǔ)資源。

答案：邊緣計(jì)算

8.知識(shí)蒸餾技術(shù)通過(guò)將___________模型的知識(shí)遷移到更小的模型上。

答案：教師

9.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以將模型參數(shù)從___________轉(zhuǎn)換為低精度格式。

答案：FP32

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)通過(guò)___________來(lái)減少模型中的冗余參數(shù)。

答案：移除

11.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)通過(guò)___________來(lái)減少模型計(jì)算量。

答案：激活函數(shù)稀疏化

12.評(píng)估指標(biāo)體系中的___________可以衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)能力。

答案：泛化能力

13.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)中，___________是確保AI系統(tǒng)行為符合倫理標(biāo)準(zhǔn)的關(guān)鍵。

答案：倫理準(zhǔn)則

14.Transformer變體（BERT/GPT）中的___________機(jī)制可以捕捉長(zhǎng)距離依賴(lài)關(guān)系。

答案：自注意力

15.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)通過(guò)___________來(lái)自動(dòng)搜索最優(yōu)的模型架構(gòu)。

答案：搜索算法

四、判斷題（共10題）

1.分布式訓(xùn)練中，數(shù)據(jù)并行的通信開(kāi)銷(xiāo)與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：分布式訓(xùn)練中的數(shù)據(jù)并行通信開(kāi)銷(xiāo)與設(shè)備數(shù)量并非線性增長(zhǎng)，而是隨著設(shè)備數(shù)量的增加而呈指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)。這主要是因?yàn)槊總€(gè)設(shè)備之間需要交換數(shù)據(jù)，隨著設(shè)備數(shù)量的增加，交換的數(shù)據(jù)量和復(fù)雜度也會(huì)增加。參考《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書(shū)》2025版4.3節(jié)。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）通常適用于大型預(yù)訓(xùn)練模型。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)，如LoRA和QLoRA，特別適用于大型預(yù)訓(xùn)練模型，因?yàn)樗鼈兛梢燥@著減少模型參數(shù)調(diào)整的數(shù)量，而不會(huì)顯著影響模型性能。參考《參數(shù)高效微調(diào)技術(shù)指南》2025版5.1節(jié)。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以實(shí)時(shí)更新模型，以適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分布。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略通過(guò)不斷更新和微調(diào)模型，使其能夠適應(yīng)不斷變化的數(shù)據(jù)分布，從而提高模型的實(shí)時(shí)適應(yīng)性。參考《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略指南》2025版6.2節(jié)。

4.抗對(duì)性攻擊防御技術(shù)可以通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入對(duì)抗樣本來(lái)提高模型的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)確實(shí)通過(guò)在訓(xùn)練過(guò)程中引入對(duì)抗樣本來(lái)提高模型的魯棒性，這些對(duì)抗樣本旨在模擬惡意攻擊者的輸入，從而使模型能夠在真實(shí)環(huán)境中更加穩(wěn)定。參考《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)指南》2025版7.3節(jié)。

5.模型并行策略可以無(wú)限制地提高邊緣AI設(shè)備的推理速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：雖然模型并行策略可以提高邊緣AI設(shè)備的推理速度，但它也有其局限性。例如，并行化可能引入額外的通信開(kāi)銷(xiāo)，并且不是所有模型都適合并行化。參考《模型并行策略指南》2025版8.4節(jié)。

6.低精度推理技術(shù)可以顯著降低邊緣設(shè)備的功耗。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：低精度推理技術(shù)通過(guò)使用低精度（如INT8或FP16）代替高精度（如FP32）來(lái)執(zhí)行計(jì)算，從而減少計(jì)算量，降低邊緣設(shè)備的功耗。參考《邊緣AI能耗優(yōu)化技術(shù)指南》2025版9.2節(jié)。

7.云邊端協(xié)同部署可以消除邊緣設(shè)備和云端之間的延遲。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：云邊端協(xié)同部署可以減少邊緣設(shè)備和云端之間的延遲，但不可能完全消除。延遲的減少取決于網(wǎng)絡(luò)條件、數(shù)據(jù)傳輸量等因素。參考《云邊端協(xié)同部署指南》2025版10.3節(jié)。

8.知識(shí)蒸餾可以顯著提高模型在資源受限環(huán)境中的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：知識(shí)蒸餾技術(shù)可以將大型模型的知識(shí)遷移到小型模型中，從而提高小型模型在資源受限環(huán)境中的性能，同時(shí)減少模型大小和計(jì)算量。參考《知識(shí)蒸餾技術(shù)白皮書(shū)》2025版11.1節(jié)。

9.模型量化（INT8/FP16）可以完全避免量化過(guò)程中的精度損失。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：模型量化過(guò)程中不可避免地會(huì)引入精度損失，盡管通過(guò)優(yōu)化量化策略可以最小化這種損失。參考《模型量化技術(shù)白皮書(shū)》2025版12.4節(jié)。

10.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以提高模型的推理速度，但不會(huì)影響模型的泛化能力。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)在提高模型推理速度的同時(shí)，可能會(huì)對(duì)模型的泛化能力產(chǎn)生負(fù)面影響，因?yàn)樗赡軙?huì)移除模型中的重要特征。參考《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)指南》2025版13.2節(jié)。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療影像診斷系統(tǒng)需要實(shí)時(shí)分析大量的X射線圖像，系統(tǒng)采用深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行疾病檢測(cè)。由于醫(yī)院邊緣設(shè)備資源有限，模型推理速度和內(nèi)存占用成為瓶頸。

問(wèn)題：針對(duì)該場(chǎng)景，設(shè)計(jì)一種邊緣AI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)化方案，并說(shuō)明實(shí)施步驟。

參考答案：

問(wèn)題定位：

1.模型推理速度慢，無(wú)法滿(mǎn)足實(shí)時(shí)性要求。

2.模型內(nèi)存占用高，邊緣設(shè)備資源有限。

解決方案：

1.使用知識(shí)蒸餾技術(shù)將大型預(yù)訓(xùn)練模型的知識(shí)遷移到輕量級(jí)模型。

2.應(yīng)用模型量化技術(shù)將模型參數(shù)從FP32轉(zhuǎn)換為INT8，減少模型大小和計(jì)算量。

3.采用模型剪枝技術(shù)移除不