下面哪些问题是在人工智能模型部署到边缘计算设备时不应该考虑的（）

单项选择题人工智能模型进行边缘端部署的优势描述错误的是（）

A.数据处理的实时性更高
B.可以不依赖网络，适合在一些无网络的环境
C.模型版本设计更方便
D.分摊计算，降低服务器的计算压力

单项选择题人工智能模型进行云端部署的优势描述错误的是（）

A.数据传输到模型延迟低
B.模型版本升级更方便
C.对客户端的算力要求更低
D.模型技术保密性更高

单项选择题边缘计算卡说明书上说模型推理性能峰值为8T，但实际部署后，发现模型性能只有不到512G，最可能的原因是（）

A.说明书上的峰值只量化后的值，而该模型并没有进行量化
B.计算卡坏了
C.模型有BUG
D.电源适配器功率不够

单项选择题对人工智能模型进行量化的目的是（）

A.降低模型的参数量
B.提高模型的精度
C.加快模型在边缘计算设备上的推理速度
D.提高模型泛化能力

单项选择题迁移学习效果好的原因是（）

A.在具有知识先验的模型上继续训练
B.模型参数量大
C.模型结构得到了优化
D.数据量小

单项选择题下列场景不能使用反向传播算法的是（）

A.感知机
B.全连接神经网络
C.卷积神经网络
D.不可微分神经网络

单项选择题现代人工智能模型中深度神经网络主流训练方法是（）

A.牛顿法
B.凸优化
C.反向传播算法
D.高斯过程

单项选择题下列情况可能是学习率太大导致的是（）

A.模型收敛的太慢
B.模型无法收敛，并发散崩溃
C.模型迅速收敛到损失函数最小值
D.模型内部参数大部分变为0

单项选择题下列对学习率描述错误的是（）

A.学习率是超参数
B.学习率越大，模型收敛越快
C.学习率越小，模型收敛过程越平滑
D.学习率越大越好

单项选择题正则化的作用不正确的是（）

A.约束解空间
B.防止过拟合
C.增加模型先验
D.加快模型收敛