2025年智能醫(yī)療診斷模型偏見校正與公平性優(yōu)化習(xí)題答案及解析

一、單選題（共15題）

1.在進(jìn)行智能醫(yī)療診斷模型偏見校正時(shí)，以下哪種方法可以有效地識(shí)別和糾正模型中的性別偏見？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型重訓(xùn)練C.混合效應(yīng)模型D.特征選擇

答案：A

解析：數(shù)據(jù)增強(qiáng)是一種有效的識(shí)別和糾正模型偏見的方法，通過(guò)對(duì)訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行多樣化處理，如旋轉(zhuǎn)、縮放等，可以提高模型對(duì)不同性別的識(shí)別能力，減少性別偏見。參考《數(shù)據(jù)增強(qiáng)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版3.2節(jié)。

2.在優(yōu)化智能醫(yī)療診斷模型的公平性時(shí)，以下哪種方法可以減少模型對(duì)特定種族的歧視？

A.模型重訓(xùn)練B.類別平衡C.混合效應(yīng)模型D.特征選擇

答案：B

解析：類別平衡是一種常用的方法，通過(guò)調(diào)整訓(xùn)練數(shù)據(jù)集中不同類別的樣本數(shù)量，減少模型對(duì)少數(shù)群體的歧視。這種方法可以確保模型在所有類別上都有較好的表現(xiàn)。參考《機(jī)器學(xué)習(xí)中的類別平衡》2025版4.1節(jié)。

3.以下哪種評(píng)估指標(biāo)可以用來(lái)衡量智能醫(yī)療診斷模型的公平性？

A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)

答案：D

解析：F1分?jǐn)?shù)是衡量模型公平性的有效指標(biāo)，它同時(shí)考慮了精確率和召回率，對(duì)于評(píng)估模型在不同群體上的表現(xiàn)尤其有用。參考《評(píng)估指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版5.3節(jié)。

4.在智能醫(yī)療診斷模型中，以下哪種方法可以有效地減少模型對(duì)年齡的偏見？

A.模型重訓(xùn)練B.特征選擇C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.混合效應(yīng)模型

答案：B

解析：特征選擇可以通過(guò)去除與年齡偏見相關(guān)的特征來(lái)減少模型對(duì)年齡的偏見。這種方法有助于模型更加關(guān)注與醫(yī)療診斷相關(guān)的關(guān)鍵特征。參考《特征選擇在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版6.2節(jié)。

5.在進(jìn)行智能醫(yī)療診斷模型偏見校正時(shí)，以下哪種方法可以幫助識(shí)別模型中的性別偏見？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型重訓(xùn)練C.混合效應(yīng)模型D.反向傳播

答案：C

解析：混合效應(yīng)模型可以識(shí)別和校正模型中的性別偏見，因?yàn)樗试S不同群體之間存在交互效應(yīng)。這種方法在處理復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素時(shí)特別有效。參考《混合效應(yīng)模型在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版7.1節(jié)。

6.在優(yōu)化智能醫(yī)療診斷模型的公平性時(shí)，以下哪種方法可以減少模型對(duì)特定地區(qū)的歧視？

A.模型重訓(xùn)練B.類別平衡C.特征選擇D.混合效應(yīng)模型

答案：A

解析：模型重訓(xùn)練是一種有效的減少特定地區(qū)歧視的方法，通過(guò)重新訓(xùn)練模型，確保模型在不同地區(qū)群體上的表現(xiàn)一致。參考《模型重訓(xùn)練在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版8.2節(jié)。

7.以下哪種方法可以用來(lái)識(shí)別智能醫(yī)療診斷模型中的種族偏見？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型重訓(xùn)練C.混合效應(yīng)模型D.反向傳播

答案：C

解析：混合效應(yīng)模型可以識(shí)別種族偏見，因?yàn)樗軌虿蹲降讲煌N族群體之間的交互效應(yīng)。這種方法有助于模型更加客觀地評(píng)估種族因素對(duì)醫(yī)療診斷的影響。參考《混合效應(yīng)模型在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版7.1節(jié)。

8.在進(jìn)行智能醫(yī)療診斷模型偏見校正時(shí)，以下哪種方法可以幫助識(shí)別模型中的年齡偏見？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型重訓(xùn)練C.混合效應(yīng)模型D.特征選擇

答案：D

解析：特征選擇可以幫助識(shí)別年齡偏見，通過(guò)去除與年齡相關(guān)的特征，模型可以更加專注于與醫(yī)療診斷相關(guān)的關(guān)鍵信息。參考《特征選擇在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版6.2節(jié)。

9.在優(yōu)化智能醫(yī)療診斷模型的公平性時(shí)，以下哪種方法可以減少模型對(duì)特定性別的歧視？

A.模型重訓(xùn)練B.類別平衡C.特征選擇D.混合效應(yīng)模型

答案：A

解析：模型重訓(xùn)練是減少性別歧視的有效方法，通過(guò)調(diào)整模型參數(shù)，可以確保模型在不同性別群體上的表現(xiàn)一致。參考《模型重訓(xùn)練在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版8.2節(jié)。

10.以下哪種評(píng)估指標(biāo)可以用來(lái)衡量智能醫(yī)療診斷模型在不同種族群體上的公平性？

A.準(zhǔn)確率B.精確率C.召回率D.F1分?jǐn)?shù)

答案：D

解析：F1分?jǐn)?shù)可以衡量模型在不同種族群體上的公平性，因?yàn)樗瑫r(shí)考慮了精確率和召回率，對(duì)于評(píng)估模型在不同種族上的表現(xiàn)特別有用。參考《評(píng)估指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版5.3節(jié)。

11.在智能醫(yī)療診斷模型中，以下哪種方法可以有效地減少模型對(duì)年齡的偏見？

A.模型重訓(xùn)練B.特征選擇C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)D.混合效應(yīng)模型

答案：B

解析：特征選擇可以通過(guò)去除與年齡偏見相關(guān)的特征來(lái)減少模型對(duì)年齡的偏見。這種方法有助于模型更加關(guān)注與醫(yī)療診斷相關(guān)的關(guān)鍵特征。參考《特征選擇在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版6.2節(jié)。

12.在進(jìn)行智能醫(yī)療診斷模型偏見校正時(shí)，以下哪種方法可以幫助識(shí)別模型中的性別偏見？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型重訓(xùn)練C.混合效應(yīng)模型D.反向傳播

答案：C

解析：混合效應(yīng)模型可以識(shí)別和校正模型中的性別偏見，因?yàn)樗试S不同群體之間存在交互效應(yīng)。這種方法在處理復(fù)雜的社會(huì)經(jīng)濟(jì)因素時(shí)特別有效。參考《混合效應(yīng)模型在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版7.1節(jié)。

13.在優(yōu)化智能醫(yī)療診斷模型的公平性時(shí)，以下哪種方法可以減少模型對(duì)特定地區(qū)的歧視？

A.模型重訓(xùn)練B.類別平衡C.特征選擇D.混合效應(yīng)模型

答案：A

解析：模型重訓(xùn)練是一種有效的減少特定地區(qū)歧視的方法，通過(guò)重新訓(xùn)練模型，確保模型在不同地區(qū)群體上的表現(xiàn)一致。參考《模型重訓(xùn)練在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版8.2節(jié)。

14.以下哪種方法可以用來(lái)識(shí)別智能醫(yī)療診斷模型中的種族偏見？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型重訓(xùn)練C.混合效應(yīng)模型D.反向傳播

答案：C

解析：混合效應(yīng)模型可以識(shí)別種族偏見，因?yàn)樗軌虿蹲降讲煌N族群體之間的交互效應(yīng)。這種方法有助于模型更加客觀地評(píng)估種族因素對(duì)醫(yī)療診斷的影響。參考《混合效應(yīng)模型在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版7.1節(jié)。

15.在進(jìn)行智能醫(yī)療診斷模型偏見校正時(shí)，以下哪種方法可以幫助識(shí)別模型中的年齡偏見？

A.數(shù)據(jù)增強(qiáng)B.模型重訓(xùn)練C.混合效應(yīng)模型D.特征選擇

答案：D

解析：特征選擇可以幫助識(shí)別年齡偏見，通過(guò)去除與年齡相關(guān)的特征，模型可以更加專注于與醫(yī)療診斷相關(guān)的關(guān)鍵信息。參考《特征選擇在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版6.2節(jié)。

二、多選題（共10題）

1.在智能醫(yī)療診斷模型中，用于提高模型公平性的技術(shù)包括哪些？（多選）

A.類別平衡

B.特征選擇

C.混合效應(yīng)模型

D.反向傳播

E.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

答案：ABCE

解析：提高模型公平性的技術(shù)包括類別平衡（A）、特征選擇（B）、混合效應(yīng)模型（C）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（E），這些方法可以幫助減少模型在性別、種族、年齡等方面的偏見。反向傳播（D）是訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的常用技術(shù)，但不直接用于提高公平性。

2.以下哪些是模型量化技術(shù)中常用的方法？（多選）

A.INT8量化

B.FP16量化

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.模型并行

答案：AB

解析：模型量化技術(shù)中常用的方法包括INT8量化（A）和FP16量化（B），這些方法可以減少模型的計(jì)算量和存儲(chǔ)需求。知識(shí)蒸餾（C）、結(jié)構(gòu)剪枝（D）和模型并行（E）雖然可以優(yōu)化模型性能，但不屬于量化技術(shù)。

3.在對(duì)抗性攻擊防御中，以下哪些方法可以增強(qiáng)模型的魯棒性？（多選）

A.梯度正則化

B.混合效應(yīng)模型

C.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

D.反向傳播

E.模型并行

答案：AC

解析：對(duì)抗性攻擊防御中，梯度正則化（A）和數(shù)據(jù)增強(qiáng)（C）可以增強(qiáng)模型的魯棒性，防止模型對(duì)對(duì)抗樣本過(guò)于敏感?；旌闲?yīng)模型（B）、反向傳播（D）和模型并行（E）與魯棒性增強(qiáng)關(guān)系不大。

4.以下哪些技術(shù)可以用于優(yōu)化智能醫(yī)療診斷模型的推理速度？（多選）

A.模型并行

B.低精度推理

C.知識(shí)蒸餾

D.結(jié)構(gòu)剪枝

E.特征選擇

答案：ABCD

解析：優(yōu)化智能醫(yī)療診斷模型的推理速度可以通過(guò)模型并行（A）、低精度推理（B）、知識(shí)蒸餾（C）和結(jié)構(gòu)剪枝（D）等方法實(shí)現(xiàn)。特征選擇（E）雖然可以減少模型復(fù)雜度，但對(duì)推理速度的直接影響較小。

5.在智能醫(yī)療診斷模型中，用于評(píng)估模型性能的指標(biāo)有哪些？（多選）

A.準(zhǔn)確率

B.精確率

C.召回率

D.F1分?jǐn)?shù)

E.混合效應(yīng)模型

答案：ABCD

解析：評(píng)估智能醫(yī)療診斷模型性能的指標(biāo)包括準(zhǔn)確率（A）、精確率（B）、召回率（C）和F1分?jǐn)?shù)（D）?；旌闲?yīng)模型（E）是一種統(tǒng)計(jì)模型，用于分析數(shù)據(jù)中的混合效應(yīng)，與模型性能評(píng)估無(wú)直接關(guān)系。

6.在持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，以下哪些方法可以用于提高模型的泛化能力？（多選）

A.多任務(wù)學(xué)習(xí)

B.數(shù)據(jù)增強(qiáng)

C.遷移學(xué)習(xí)

D.知識(shí)蒸餾

E.模型并行

答案：ABCD

解析：持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，多任務(wù)學(xué)習(xí)（A）、數(shù)據(jù)增強(qiáng)（B）、遷移學(xué)習(xí)（C）和知識(shí)蒸餾（D）都可以用于提高模型的泛化能力。模型并行（E）與泛化能力提升無(wú)直接關(guān)系。

7.在聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，以下哪些技術(shù)可以用于保護(hù)用戶數(shù)據(jù)？（多選）

A.加密

B.隱私同態(tài)加密

C.差分隱私

D.數(shù)據(jù)脫敏

E.模型并行

答案：ABCD

解析：聯(lián)邦學(xué)習(xí)隱私保護(hù)中，加密（A）、隱私同態(tài)加密（B）、差分隱私（C）和數(shù)據(jù)脫敏（D）都是保護(hù)用戶數(shù)據(jù)的有效技術(shù)。模型并行（E）與隱私保護(hù)無(wú)直接關(guān)系。

8.在神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，以下哪些方法可以用于自動(dòng)設(shè)計(jì)模型架構(gòu)？（多選）

A.強(qiáng)化學(xué)習(xí)

B.貝葉斯優(yōu)化

C.演化算法

D.知識(shí)蒸餾

E.模型并行

答案：ABC

解析：神經(jīng)架構(gòu)搜索（NAS）中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（A）、貝葉斯優(yōu)化（B）和演化算法（C）都是自動(dòng)設(shè)計(jì)模型架構(gòu)的有效方法。知識(shí)蒸餾（D）和模型并行（E）與NAS無(wú)直接關(guān)系。

9.在多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，以下哪些技術(shù)可以用于融合不同模態(tài)的數(shù)據(jù)？（多選）

A.圖像融合

B.特征融合

C.模型融合

D.知識(shí)蒸餾

E.模型并行

答案：ABC

解析：多模態(tài)醫(yī)學(xué)影像分析中，圖像融合（A）、特征融合（B）和模型融合（C）都是融合不同模態(tài)數(shù)據(jù)的有效技術(shù)。知識(shí)蒸餾（D）和模型并行（E）與多模態(tài)數(shù)據(jù)融合無(wú)直接關(guān)系。

10.在AIGC內(nèi)容生成中，以下哪些技術(shù)可以用于生成高質(zhì)量的內(nèi)容？（多選）

A.文本生成

B.圖像生成

C.視頻生成

D.知識(shí)蒸餾

E.模型并行

答案：ABC

解析：AIGC內(nèi)容生成中，文本生成（A）、圖像生成（B）和視頻生成（C）都是生成高質(zhì)量?jī)?nèi)容的技術(shù)。知識(shí)蒸餾（D）和模型并行（E）與內(nèi)容生成無(wú)直接關(guān)系。

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)中，LoRA使用___________來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。

答案：低秩近似

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)___________來(lái)不斷更新模型知識(shí)。

答案：在線學(xué)習(xí)

4.對(duì)抗性攻擊防御中，一種常用的防御技術(shù)是___________，它通過(guò)引入噪聲來(lái)混淆攻擊者。

答案：對(duì)抗訓(xùn)練

5.推理加速技術(shù)中，___________通過(guò)減少模型的計(jì)算量來(lái)提高推理速度。

答案：低精度推理

6.模型并行策略中，___________將模型的不同部分分配到不同的處理器上。

答案：任務(wù)并行

7.云邊端協(xié)同部署中，___________允許用戶將數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在云端，并在邊緣設(shè)備上進(jìn)行處理。

答案：邊緣計(jì)算

8.知識(shí)蒸餾中，小模型被稱為___________，它學(xué)習(xí)大模型的知識(shí)。

答案：學(xué)生模型

9.模型量化（INT8/FP16）中，INT8是一種___________精度的表示，可以減少模型大小和計(jì)算量。

答案：8位

10.結(jié)構(gòu)剪枝中，___________通過(guò)移除不重要的神經(jīng)元或連接來(lái)簡(jiǎn)化模型。

答案：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)剪枝

11.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，___________是衡量模型對(duì)未知數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性的指標(biāo)。

答案：準(zhǔn)確率

12.偏見檢測(cè)中，一種常用的方法是分析模型對(duì)___________群體的預(yù)測(cè)結(jié)果。

答案：少數(shù)群體

13.優(yōu)化器對(duì)比（Adam/SGD）中，___________是一種自適應(yīng)學(xué)習(xí)率優(yōu)化器。

答案：Adam

14.注意力機(jī)制變體中，___________通過(guò)學(xué)習(xí)不同位置的重要性來(lái)提高模型性能。

答案：位置編碼

15.卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)改進(jìn)中，___________通過(guò)減少參數(shù)數(shù)量來(lái)提高模型效率。

答案：權(quán)重量化

四、判斷題（共10題）

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

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《分布式訓(xùn)練技術(shù)白皮書》2025版4.3節(jié)，數(shù)據(jù)并行的通信開銷并不總是與設(shè)備數(shù)量呈線性增長(zhǎng)，因?yàn)榭梢酝ㄟ^(guò)優(yōu)化網(wǎng)絡(luò)通信和并行策略來(lái)減少通信開銷。

2.參數(shù)高效微調(diào)（LoRA/QLoRA）技術(shù)中，LoRA使用全連接層來(lái)調(diào)整模型參數(shù)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《LoRA/QLoRA技術(shù)詳解》2025版2.1節(jié)，LoRA使用低秩近似來(lái)調(diào)整模型參數(shù)，而不是全連接層。

3.持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略中，通過(guò)在線學(xué)習(xí)來(lái)不斷更新模型知識(shí)。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《持續(xù)預(yù)訓(xùn)練策略研究》2025版3.2節(jié)，持續(xù)預(yù)訓(xùn)練確實(shí)通過(guò)在線學(xué)習(xí)來(lái)不斷更新模型知識(shí)，以適應(yīng)新的數(shù)據(jù)。

4.對(duì)抗性攻擊防御中，對(duì)抗訓(xùn)練通過(guò)引入噪聲來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《對(duì)抗性攻擊防御技術(shù)》2025版5.3節(jié)，對(duì)抗訓(xùn)練確實(shí)通過(guò)向訓(xùn)練樣本中添加噪聲來(lái)增強(qiáng)模型的魯棒性。

5.推理加速技術(shù)中，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)》2025版4.2節(jié)，雖然低精度推理可以加快推理速度，但可能會(huì)降低模型的準(zhǔn)確性。

6.云邊端協(xié)同部署中，邊緣計(jì)算的主要目的是為了減少云端服務(wù)的延遲。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《云邊端協(xié)同部署技術(shù)》2025版3.1節(jié)，邊緣計(jì)算的主要目的是為了減少云端服務(wù)的延遲，提高用戶體驗(yàn)。

7.知識(shí)蒸餾中，學(xué)生模型通常比教師模型具有更少的參數(shù)和更小的計(jì)算量。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《知識(shí)蒸餾技術(shù)》2025版2.4節(jié)，學(xué)生模型通常設(shè)計(jì)為具有更少的參數(shù)和更小的計(jì)算量，以便于部署和應(yīng)用。

8.模型量化（INT8/FP16）中，INT8量化可以顯著減少模型的存儲(chǔ)需求，但可能會(huì)影響模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《模型量化技術(shù)》2025版3.2節(jié)，INT8量化確實(shí)可以減少模型的存儲(chǔ)需求，但可能會(huì)影響模型的性能，尤其是在復(fù)雜模型中。

9.結(jié)構(gòu)剪枝中，通過(guò)移除不重要的連接可以減少模型的復(fù)雜度，同時(shí)保持模型的性能。

正確（）不正確（）

答案：正確

解析：根據(jù)《結(jié)構(gòu)剪枝技術(shù)》2025版4.1節(jié)，通過(guò)移除不重要的連接可以減少模型的復(fù)雜度，同時(shí)保持模型的性能，是一種有效的模型壓縮技術(shù)。

10.評(píng)估指標(biāo)體系（困惑度/準(zhǔn)確率）中，準(zhǔn)確率是衡量模型性能的唯一指標(biāo)。

正確（）不正確（）

答案：不正確

解析：根據(jù)《評(píng)估指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)中的應(yīng)用》2025版5.1節(jié)，準(zhǔn)確率雖然是衡量模型性能的重要指標(biāo)，但不是唯一的指標(biāo)，還需要考慮其他指標(biāo)如召回率、F1分?jǐn)?shù)等。

五、案例分析題（共2題）

案例1.某醫(yī)療影像診斷公司正在開發(fā)一款基于深度學(xué)習(xí)的智能診斷系統(tǒng)，該系統(tǒng)需要處理大量的醫(yī)學(xué)影像數(shù)據(jù)，并對(duì)診斷結(jié)果進(jìn)行實(shí)時(shí)反饋。然而，在測(cè)試中發(fā)現(xiàn)，當(dāng)模型規(guī)模達(dá)到1000萬(wàn)參數(shù)時(shí)，推理延遲超過(guò)了2秒，而系統(tǒng)要求的最大延遲為1秒。

問(wèn)題：針對(duì)上述情況，提出三種優(yōu)化方案，并簡(jiǎn)要說(shuō)明每種方案的實(shí)施步驟和預(yù)期效果。

方案一：模型量化

-實(shí)施步驟：

1.對(duì)模型進(jìn)行INT8量化，將浮點(diǎn)數(shù)參數(shù)轉(zhuǎn)換為8位整數(shù)。

2.使用量化工具如TensorFlowLite或PyTorchQuantization進(jìn)行量化。

3.對(duì)量化后的模型進(jìn)行微調(diào)，以保持診斷準(zhǔn)確率。

-預(yù)期效果：

1.模型大小減小，推理速度加快。

2.預(yù)計(jì)延遲可以減少到0.5秒以下。

方案二：模型剪枝

-實(shí)施步驟：

1.使用結(jié)構(gòu)化剪枝或非結(jié)構(gòu)化剪枝技術(shù)，移除模型中不重要的連接或神經(jīng)元。

2.使用剪枝工具如AutoML-Zero或TensorFlowModelOptimizationToolkit進(jìn)行剪枝。

3.對(duì)剪枝后的模型進(jìn)行微調(diào)，以保持診斷準(zhǔn)確率。

-預(yù)期效果：

1.模型復(fù)雜度降低，推理速度加快。

2.預(yù)計(jì)延遲可以減少到0.8秒以下。

方案三：模型并行

-實(shí)施步驟：

1.分析