2025年大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏見自動(dòng)標(biāo)注算法測(cè)試答案及解析

一、單選題（共15題）

1.以下哪種方法可以自動(dòng)檢測(cè)和標(biāo)注數(shù)據(jù)集中的偏見？

A.人工標(biāo)注

B.自動(dòng)標(biāo)注算法

C.數(shù)據(jù)清洗

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

2.在自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪種方法可以有效減少標(biāo)注偏差？

A.使用大量數(shù)據(jù)

B.采用分層抽樣

C.使用預(yù)訓(xùn)練模型

D.使用標(biāo)簽傳播

3.以下哪種算法在自動(dòng)標(biāo)注中可以處理多標(biāo)簽標(biāo)注問題？

A.K-means聚類

B.決策樹

C.隨機(jī)森林

D.線性回歸

4.在自動(dòng)標(biāo)注過程中，以下哪種方法可以減少對(duì)標(biāo)注器的依賴？

A.使用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

B.使用半監(jiān)督學(xué)習(xí)

C.使用無監(jiān)督學(xué)習(xí)

D.使用遷移學(xué)習(xí)

5.以下哪種技術(shù)可以用于評(píng)估自動(dòng)標(biāo)注算法的性能？

A.混淆矩陣

B.收斂速度

C.迭代次數(shù)

D.計(jì)算復(fù)雜度

6.在大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)偏見自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪種技術(shù)可以用于提高標(biāo)注效率？

A.分布式訓(xùn)練框架

B.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

C.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略

D.對(duì)抗性攻擊防御

7.以下哪種方法可以幫助算法更好地理解數(shù)據(jù)集中的復(fù)雜關(guān)系？

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.Transformer變體（BERT/GPT）

8.在自動(dòng)標(biāo)注過程中，以下哪種技術(shù)可以用于處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集？

A.模型并行策略

B.低精度推理

C.云邊端協(xié)同部署

D.知識(shí)蒸餾

9.以下哪種技術(shù)可以用于解決自動(dòng)標(biāo)注算法中的梯度消失問題？

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

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)

10.在自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪種技術(shù)可以用于提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性？

A.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）

B.注意力機(jī)制變體

C.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)

D.集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

11.以下哪種方法可以用于評(píng)估自動(dòng)標(biāo)注算法的公平性？

A.注意力可視化

B.可解釋AI在醫(yī)療領(lǐng)域應(yīng)用

C.技術(shù)面試真題

D.項(xiàng)目方案設(shè)計(jì)

12.在自動(dòng)標(biāo)注過程中，以下哪種技術(shù)可以用于處理3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)？

A.數(shù)據(jù)融合算法

B.跨模態(tài)遷移學(xué)習(xí)

C.圖文檢索

D.多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析

13.以下哪種技術(shù)可以用于提高自動(dòng)標(biāo)注算法的魯棒性？

A.生成內(nèi)容溯源

B.監(jiān)管合規(guī)實(shí)踐

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

14.在自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪種技術(shù)可以用于處理標(biāo)注數(shù)據(jù)清洗？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法

B.醫(yī)療影像輔助診斷

C.金融風(fēng)控模型

D.個(gè)性化教育推薦

15.以下哪種技術(shù)可以用于提高自動(dòng)標(biāo)注算法的效率？

A.低代碼平臺(tái)應(yīng)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

答案：

1.B

2.B

3.C

4.A

5.A

6.A

7.A

8.A

9.B

10.B

11.D

12.A

13.A

14.A

15.A

解析：

1.B.自動(dòng)標(biāo)注算法可以通過算法自動(dòng)檢測(cè)和標(biāo)注數(shù)據(jù)集中的偏見，提高效率和準(zhǔn)確性。

2.B.采用分層抽樣可以確保數(shù)據(jù)集中不同類別或?qū)傩缘臉颖镜玫胶侠泶?，減少標(biāo)注偏差。

3.C.隨機(jī)森林算法可以處理多標(biāo)簽標(biāo)注問題，通過集成多個(gè)決策樹模型，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性和魯棒性。

4.A.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略可以根據(jù)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果選擇最有信息量的樣本進(jìn)行標(biāo)注，減少對(duì)標(biāo)注器的依賴。

5.A.混淆矩陣可以直觀地展示自動(dòng)標(biāo)注算法在不同類別上的性能，是評(píng)估性能的常用方法。

6.A.分布式訓(xùn)練框架可以將數(shù)據(jù)分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，提高標(biāo)注效率。

7.A.特征工程自動(dòng)化可以幫助算法更好地理解數(shù)據(jù)集中的復(fù)雜關(guān)系，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性。

8.A.模型并行策略可以將模型的不同部分分布到多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理，提高處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集的效率。

9.B.結(jié)構(gòu)剪枝可以減少模型參數(shù)，解決梯度消失問題，提高模型的效率和準(zhǔn)確性。

10.B.注意力機(jī)制變體可以幫助模型關(guān)注數(shù)據(jù)集中的關(guān)鍵信息，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性。

11.D.模型公平性度量可以評(píng)估自動(dòng)標(biāo)注算法在不同群體上的性能，確保公平性。

12.A.數(shù)據(jù)融合算法可以將不同來源的數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，提高自動(dòng)標(biāo)注算法的魯棒性。

13.A.生成內(nèi)容溯源可以幫助算法識(shí)別和糾正標(biāo)注錯(cuò)誤，提高魯棒性。

14.A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)方法可以增加標(biāo)注數(shù)據(jù)集的多樣性，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性。

15.A.低代碼平臺(tái)應(yīng)用可以簡(jiǎn)化自動(dòng)標(biāo)注算法的開發(fā)和部署，提高效率。

二、多選題（共10題）

1.在自動(dòng)標(biāo)注大模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)中，以下哪些方法有助于減少偏見？（多選）

A.使用分層抽樣

B.應(yīng)用主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

C.交叉驗(yàn)證

D.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

E.特征工程自動(dòng)化

答案：ABDE

解析：使用分層抽樣（A）可以確保不同類別或?qū)傩缘臉颖驹跀?shù)據(jù)集中得到合理代表，減少偏見。主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（B）可以針對(duì)模型預(yù)測(cè)不準(zhǔn)確的樣本進(jìn)行標(biāo)注，提高標(biāo)注效率并減少偏見。數(shù)據(jù)增強(qiáng)（D）可以增加數(shù)據(jù)集的多樣性，幫助模型學(xué)習(xí)到更全面的知識(shí)。特征工程自動(dòng)化（E）可以避免人工特征工程引入的主觀偏見。

2.自動(dòng)標(biāo)注算法的性能評(píng)估，以下哪些指標(biāo)是常用的？（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）都是評(píng)估自動(dòng)標(biāo)注算法性能的常用指標(biāo)。這些指標(biāo)可以全面反映算法在不同類別上的表現(xiàn)。

3.在處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，以下哪些技術(shù)可以提高自動(dòng)標(biāo)注的效率？（多選）

A.分布式訓(xùn)練框架

B.模型并行策略

C.低精度推理

D.云邊端協(xié)同部署

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABDE

解析：分布式訓(xùn)練框架（A）可以在多個(gè)節(jié)點(diǎn)上并行處理數(shù)據(jù)，提高標(biāo)注效率。模型并行策略（B）可以將模型的不同部分分配到不同的計(jì)算資源上，同樣可以加速處理。低精度推理（C）和知識(shí)蒸餾（E）可以減少計(jì)算資源消耗，提高效率。云邊端協(xié)同部署（D）可以靈活地利用不同層次的計(jì)算資源。

4.自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪些技術(shù)可以用于處理異常數(shù)據(jù)？（多選）

A.異常檢測(cè)

B.數(shù)據(jù)清洗

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

E.知識(shí)蒸餾

答案：ABD

解析：異常檢測(cè)（A）可以識(shí)別數(shù)據(jù)集中的異常值，幫助清洗數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)清洗（B）是處理異常數(shù)據(jù)的基本步驟。主動(dòng)學(xué)習(xí)策略（D）可以針對(duì)模型預(yù)測(cè)異常的樣本進(jìn)行標(biāo)注，進(jìn)一步提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）和知識(shí)蒸餾（E）主要用于增加數(shù)據(jù)多樣性和模型泛化能力，不直接用于處理異常數(shù)據(jù)。

5.自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪些技術(shù)有助于提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性？（多選）

A.特征工程自動(dòng)化

B.注意力機(jī)制變體

C.集成學(xué)習(xí)

D.聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

E.模型量化

答案：ABC

解析：特征工程自動(dòng)化（A）可以幫助模型更好地理解數(shù)據(jù)，提高標(biāo)注準(zhǔn)確性。注意力機(jī)制變體（B）可以使模型關(guān)注數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵信息，提高標(biāo)注的準(zhǔn)確性。集成學(xué)習(xí)（C）通過結(jié)合多個(gè)模型的預(yù)測(cè)結(jié)果，可以增強(qiáng)標(biāo)注的魯棒性和準(zhǔn)確性。聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)（D）和模型量化（E）雖然可以提高效率和隱私保護(hù)，但不是直接提高標(biāo)注準(zhǔn)確性的技術(shù)。

6.在自動(dòng)標(biāo)注過程中，以下哪些技術(shù)可以用于處理多標(biāo)簽標(biāo)注問題？（多選）

A.隨機(jī)森林

B.決策樹

C.K-means聚類

D.線性回歸

E.支持向量機(jī)

答案：ABE

解析：隨機(jī)森林（A）和決策樹（B）可以處理多標(biāo)簽標(biāo)注問題，因?yàn)樗鼈兛梢灶A(yù)測(cè)多個(gè)標(biāo)簽。支持向量機(jī)（E）也可以用于多標(biāo)簽分類，但線性回歸（D）通常用于回歸問題，K-means聚類（C）用于無監(jiān)督學(xué)習(xí)，不適用于標(biāo)注問題。

7.自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪些技術(shù)有助于提高模型的魯棒性？（多選）

A.結(jié)構(gòu)剪枝

B.稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

C.動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

D.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）

E.梯度消失問題解決

答案：ABDE

解析：結(jié)構(gòu)剪枝（A）和稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)（B）可以減少模型參數(shù)，提高模型的魯棒性。動(dòng)態(tài)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（C）可以根據(jù)輸入數(shù)據(jù)動(dòng)態(tài)調(diào)整網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，提高適應(yīng)性。神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）可以找到更有效的模型結(jié)構(gòu)，提高魯棒性。梯度消失問題解決（E）有助于提高模型在不同條件下的穩(wěn)定性。

8.在自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪些技術(shù)可以用于處理3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)？（多選）

A.點(diǎn)云特征提取

B.點(diǎn)云分割

C.點(diǎn)云配準(zhǔn)

D.點(diǎn)云重建

E.點(diǎn)云融合

答案：ABCE

解析：點(diǎn)云特征提?。ˋ）、點(diǎn)云分割（B）、點(diǎn)云配準(zhǔn)（C）和點(diǎn)云融合（E）都是處理3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)。這些技術(shù)可以幫助自動(dòng)標(biāo)注算法更好地理解和標(biāo)注3D點(diǎn)云數(shù)據(jù)。

9.自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪些技術(shù)可以用于評(píng)估模型公平性？（多選）

A.注意力可視化

B.可解釋AI

C.算法透明度評(píng)估

D.模型公平性度量

E.倫理安全風(fēng)險(xiǎn)

答案：ABCD

解析：注意力可視化（A）、可解釋AI（B）、算法透明度評(píng)估（C）和模型公平性度量（D）都是評(píng)估模型公平性的重要技術(shù)。這些技術(shù)可以幫助識(shí)別和解決模型在預(yù)測(cè)過程中可能存在的偏見和不公平問題。

10.在自動(dòng)標(biāo)注算法中，以下哪些技術(shù)可以用于提高模型效率？（多選）

A.模型量化

B.知識(shí)蒸餾

C.低精度推理

D.模型并行策略

E.云邊端協(xié)同部署

答案：ABCDE

解析：模型量化（A）、知識(shí)蒸餾（B）、低精度推理（C）、模型并行策略（D）和云邊端協(xié)同部署（E）都是提高模型效率的技術(shù)。這些技術(shù)可以減少計(jì)算資源消耗，提高模型處理速度，從而提高標(biāo)注效率。

三、填空題（共15題）

1.在大模型訓(xùn)練中，為了提高訓(xùn)練效率，通常采用___________技術(shù)來分配計(jì)算資源。

答案：分布式訓(xùn)練框架

2.為了降低模型復(fù)雜度，提高訓(xùn)練速度，可以使用___________方法對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行微調(diào)。

答案：參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）

3.在數(shù)據(jù)標(biāo)注過程中，為了提高標(biāo)注質(zhì)量，通常會(huì)采用___________策略來選擇樣本進(jìn)行標(biāo)注。

答案：主動(dòng)學(xué)習(xí)策略

4.為了防止模型受到對(duì)抗性攻擊，可以使用___________技術(shù)來增強(qiáng)模型的魯棒性。

答案：對(duì)抗性攻擊防御

5.在模型推理階段，為了加速計(jì)算，可以采用___________技術(shù)來提高推理速度。

答案：推理加速技術(shù)

6.當(dāng)處理大規(guī)模數(shù)據(jù)集時(shí)，為了提高數(shù)據(jù)傳輸效率，可以使用___________策略來優(yōu)化數(shù)據(jù)傳輸。

答案：模型并行策略

7.為了降低模型精度損失，同時(shí)減少計(jì)算資源消耗，可以使用___________技術(shù)對(duì)模型進(jìn)行量化。

答案：模型量化（INT8/FP16）

8.在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，為了減少模型訓(xùn)練時(shí)間，可以使用___________技術(shù)來簡(jiǎn)化數(shù)據(jù)表示。

答案：結(jié)構(gòu)剪枝

9.為了提高模型對(duì)特定任務(wù)的適應(yīng)性，可以使用___________網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)來優(yōu)化模型結(jié)構(gòu)。

答案：稀疏激活網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)

10.在模型評(píng)估過程中，為了全面衡量模型性能，通常會(huì)使用___________和___________等指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率，困惑度

11.為了保護(hù)用戶隱私，在聯(lián)邦學(xué)習(xí)中，可以使用___________技術(shù)來保護(hù)數(shù)據(jù)隱私。

答案：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)

12.在自動(dòng)標(biāo)注工具中，為了提高標(biāo)注效率，通常會(huì)集成___________功能來輔助標(biāo)注過程。

答案：自動(dòng)化標(biāo)注工具

13.在多標(biāo)簽標(biāo)注流程中，為了處理復(fù)雜的標(biāo)簽關(guān)系，可以使用___________技術(shù)來預(yù)測(cè)多個(gè)標(biāo)簽。

答案：集成學(xué)習(xí)（隨機(jī)森林/XGBoost）

14.為了提高模型的泛化能力，在特征工程中，可以使用___________技術(shù)來自動(dòng)選擇和構(gòu)造特征。

答案：特征工程自動(dòng)化

15.在模型訓(xùn)練過程中，為了處理異常數(shù)據(jù)，可以使用___________技術(shù)來檢測(cè)和標(biāo)記異常。

答案：異常檢測(cè)

四、判斷題（共10題）

1.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)能夠顯著減少模型參數(shù)數(shù)量，從而降低訓(xùn)練成本。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《機(jī)器學(xué)習(xí)模型壓縮技術(shù)指南》2025版5.2節(jié)，LoRA和QLoRA通過微調(diào)少量參數(shù)來調(diào)整模型，有效減少了模型參數(shù)數(shù)量，降低了訓(xùn)練成本。

2.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略可以確保模型在新的數(shù)據(jù)集上也能保持較高的性能。

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)綜述》2025版3.1節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練通過在多個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練模型，使得模型能夠適應(yīng)新的數(shù)據(jù)分布，提高在新數(shù)據(jù)集上的性能。

3.對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)可以完全防止模型受到對(duì)抗樣本的攻擊。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗樣本防御技術(shù)分析》2025版4.2節(jié)，盡管對(duì)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(duì)抗樣本的攻擊。

4.模型并行策略可以無限制地提高大規(guī)模模型的訓(xùn)練速度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《模型并行技術(shù)深度解析》2025版6.3節(jié)，模型并行策略雖然可以提高訓(xùn)練速度，但受限于硬件資源和通信開銷，并非無限制提高。

5.低精度推理技術(shù)可以保證模型在降低精度的情況下仍然保持高精度。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《低精度推理技術(shù)指南》2025版2.4節(jié)，雖然低精度推理可以降低模型計(jì)算量，但通常會(huì)導(dǎo)致精度損失，不能保證模型在降低精度的情況下仍然保持高精度。

6.云邊端協(xié)同部署可以優(yōu)化資源利用，提高AI應(yīng)用的響應(yīng)速度。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署實(shí)踐指南》2025版3.2節(jié)，云邊端協(xié)同部署通過合理分配計(jì)算和存儲(chǔ)資源，優(yōu)化了資源利用，提高了AI應(yīng)用的響應(yīng)速度。

7.知識(shí)蒸餾技術(shù)可以顯著提高小型模型在復(fù)雜任務(wù)上的性能。

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4.1節(jié)，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，從而提高小型模型在復(fù)雜任務(wù)上的性能。

8.模型量化（INT8/FP16）技術(shù)可以完全避免模型在量化過程中的精度損失。

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)，模型量化過程中可能會(huì)出現(xiàn)精度損失，盡管INT8和FP16量化可以減少這種損失，但無法完全避免。

9.結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)可以提高模型的推理速度，但會(huì)降低模型的準(zhǔn)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)分析》2025版3.3節(jié)，結(jié)構(gòu)剪枝可以在不顯著降低模型準(zhǔn)確性的情況下提高推理速度，因此并非一定會(huì)降低準(zhǔn)確性。

10.神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）技術(shù)可以自動(dòng)發(fā)現(xiàn)最優(yōu)的模型架構(gòu)，無需人工干預(yù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《神經(jīng)架構(gòu)搜索技術(shù)指南》2025版5.1節(jié)，雖然NAS技術(shù)可以自動(dòng)搜索模型架構(gòu)，但通常需要人工干預(yù)來優(yōu)化搜索過程和結(jié)果。

五、案例分析題（共2題）

案例1.

某金融科技公司計(jì)劃部署一款用于信用風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估的深度學(xué)習(xí)模型，該模型基于用戶的歷史交易數(shù)據(jù)和行為數(shù)據(jù)，旨在預(yù)測(cè)用戶未來可能出現(xiàn)的違約行為。模型經(jīng)過初步訓(xùn)練后，表現(xiàn)出較高的準(zhǔn)確率，但在實(shí)際部署過程中，遇到了以下問題：

-模型參數(shù)量龐大，導(dǎo)致推理速度慢，難以滿足實(shí)時(shí)性要求。

-模型部署在云端，用戶隱私保護(hù)成為一大挑戰(zhàn)。

-模型的公平性有待進(jìn)一步驗(yàn)證，以確保對(duì)不同用戶群體的預(yù)測(cè)結(jié)果公平。

問題：針對(duì)上述問題，提出解決方案，并說明如何實(shí)施。

問題定位：

1.模型參數(shù)量大，推理速度慢。

2.用戶隱私保護(hù)問題。

3.模型公平性有待驗(yàn)證。

解決方案：

1.模型壓縮與優(yōu)化：

-實(shí)施步驟：

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

2.應(yīng)用模型量化（INT8）技術(shù)減小模型參數(shù)量。

3.結(jié)構(gòu)剪枝移除不重要的神經(jīng)元。

-預(yù)期效果：模型參數(shù)量減少，推理速度提高。

2.隱私保護(hù)：

-實(shí)施步驟：

1.采用聯(lián)邦學(xué)習(xí)技術(shù)，在本地設(shè)備