在大模型中，哪种技术通常用于减少模型大小和计算复杂度？（）

A.学习率衰减
B.动量
C.二阶梯度方法
D.模型剪枝

A.模型压缩
B.并行计算
C.硬件加速
D.所有上述

A.NMS用于消除高度重叠的预测框，保留最有可能的预测
B.NMS基于预测框的置信度和重叠程度（如IoU）来筛选预测结果
C.NMS可以在训练和推理阶段都执行，以优化模型性能
D.NMS的一个常见变体是Soft-NMS，它通过软化重叠框的分数衰减，而不是硬性排除