2025 年强化学习策略正则化-基础卷（含答
案与解析）
一、填空题（共 15 题）
1. 在强化学习策略中，用于解决过拟合问题的正则化方法称为___________。
答案：正则化
2. 为了提高强化学习策略的泛化能力，常用的持续预训练策略是___________。
答案：持续学习
3. 针对强化学习中的对抗性攻击，常用的防御技术是___________。
答案：对抗训练
4. 在推理加速技术中，为了减少计算量，常用到的一种方法是___________。
答案：量化
5. 模型并行策略中，将模型的不同部分分布到不同设备上的方法是___________。
答案：数据并行
6. 为了实现低精度推理，常使用的数据类型是___________。
答案：INT8
7. 在云边端协同部署中，为了提高效率，常采用___________技术。
答案：边缘计算
8. 知识蒸馏过程中，将复杂模型的知识转移到小模型上的技术称为___________。
答案：蒸馏
9. 在模型量化过程中，常用的低精度表示方法有___________和___________。
答案：INT8，FP16
10. 为了减少模型参数，常用的结构剪枝方法有___________和___________。
答案：权重剪枝，结构剪枝
11. 稀疏激活网络设计中，通过___________减少网络计算量。
答案：稀疏化
12. 在评估强化学习策略时，常用的指标有___________和___________。
答案：困惑度，准确率
13. 针对伦理安全风险，强化学习策略中常用的检测方法包括___________和___________。
答案：偏见检测，内容安全过滤
14. 在优化器对比中，常用的优化器有___________和___________。
答案：Adam，SGD
15. 在注意力机制变体中，一种广泛使用的模型是___________。
答案：Transformer
二、简答题（共 5 题）
1. 简述参数高效微调（LoRA/QLoRA）在强化学习中的应用及其优势。
答案：
- 应用：在预训练模型的基础上，通过 LoRA/QLoRA 调整少量参数以适应特定任务
- 优势：降低计算量，减少对大量训练数据的需求，提高模型适应性
2. 解释持续预训练策略在强化学习中的作用，并举例说明。
答案：
- 作用：在训练过程中持续更新模型，以适应环境变化
- 举例：使用强化学习训练游戏 AI 时，持续预训练策略可以帮助 AI 适应不同游戏版本
3. 对抗性攻击防御在强化学习中的重要性及其常用方法。
答案：
- 重要性：保护模型免受恶意输入的影响，保持学习稳定性
- 方法：对抗训练，生成对抗网络（GANs），梯度正则化
4. 模型量化（INT8/FP16）在推理加速中的作用及其影响。
答案：
- 作用：减少模型计算量，提高推理速度，降低功耗
- 影响：可能降低模型精度，需要通过量化感知训练或量化感知网络进行优化
5. 评估强化学习策略时，困惑度与准确率的关系及其适用场景。
答案：
- 关系：困惑度用于衡量模型预测的不确定性，准确率衡量预测的正确性
- 适用场景：困惑度适用于模型选择，准确率适用于性能比较
三、判断题（共 10 题）
1. 参数高效微调（LoRA/QLoRA）可以显著提高强化学习模型的训练速度。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：正确
解析：根据《强化学习算法与优化》2025 版第 8 章，LoRA/QLoRA 通过微调少量参数，减
少了模型训练的计算量，从而提高了训练速度。
2. 持续预训练策略在强化学习中总是优于一次性预训练。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《持续学习与迁移学习》2025 版第 5 章，持续预训练策略的效果取决于具体任
务和环境，并非总是优于一次性预训练。
3. 对抗性攻击防御在强化学习中主要是通过增加模型复杂度来实现的。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《对抗性攻击与防御》2025 版第 7 章，对抗性攻击防御通常不依赖于增加模型
复杂度，而是通过对抗训练等方法来提高模型的鲁棒性。
4. 低精度推理（如 INT8）不会影响模型的性能，只会减少计算量和存储需求。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《模型量化与压缩》2025 版第 3 章，低精度推理可能会降低模型的精度，需要
通过量化感知训练等技术来保证性能。
5. 云边端协同部署中，边缘计算的主要目的是为了减少云端的计算负担。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《边缘计算与云协同》2025 版第 4 章，边缘计算的主要目的是为了提高响应速
度和降低延迟，而不仅仅是减少云端的计算负担。
6. 知识蒸馏过程中，教师模型和学生的模型规模应该相同。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《知识蒸馏》2025 版第 6 章，教师模型和学生的模型规模可以不同，教师模型
通常规模较大，学生模型规模较小。
7. 模型量化（INT8/FP16）后，不需要进行任何调整即可用于推理。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《模型量化》2025 版第 2 章，模型量化后需要进行量化感知训练或量化感知网
络来保证推理性能。
8. 结构剪枝可以显著提高模型的推理速度，但不会影响模型的准确性。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《模型压缩与加速》2025 版第 5 章，结构剪枝可能会降低模型的准确性，需要
通过适当的剪枝策略来平衡速度和准确性。
9. 神经架构搜索（NAS）可以自动找到最优的神经网络结构，无需人工干预。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《神经架构搜索》2025 版第 9 章，虽然 NAS 可以自动搜索结构，但仍然需要人
工干预来评估和选择最优模型。
10. 联邦学习隐私保护技术可以完全防止数据泄露，确保用户隐私安全。
正确（ ） 不正确（ ）
答案：不正确
解析：根据《联邦学习》2025 版第 10 章，联邦学习隐私保护技术可以显著降低数据泄露风
险，但不能完全防止数据泄露。
四、案例分析题（共 2 题）
案例 1. 某在线教育平台希望利用强化学习技术优化其个性化推荐系统，以提高用户满意度
和学习效率。
问题：针对该场景，分析可能存在的问题，并设计一个强化学习策略优化方案。
答案：
1. 问题定位：
- 用户行为数据收集不足，导致模型难以准确学习用户偏好。
- 强化学习策略设计不当，可能导致推荐效果不稳定。
- 模型训练数据不平衡，影响推荐系统的公平性和准确性。
2. 多方案对比：
- 方案一：使用强化学习中的 Q-Learning 算法，结合用户历史行为和推荐结果进行训练。
- 优点：简单易实现，可以处理连续动作空间。
- 缺点：收敛速度慢，难以处理高维状态空间。
- 方案二：采用基于深度学习的强化学习算法，如 DQN 或 DDPG，利用神经网络近似 Q 函
数。
- 优点：能够处理高维状态空间，收敛速度较快。
- 缺点：模型复杂度高，需要大量数据进行训练。
3. 技术决策树：
- 数据层面：增加用户行为数据的收集渠道，包括点击、浏览、购买等行为，并确保数据质
量。
- 策略设计：选择 DDPG 算法，因为其能够处理连续动作空间，更适合推荐系统。
- 模型训练：使用批量数据训练模型，并采用经验回放和目标网络等技术提高训练效率。
- 评估与迭代：定期评估推荐效果，根据用户反馈调整强化学习策略，优化模型参数。
