iPAS 考題解析
在使用生成對抗網路(GAN)進行人臉影像生成時,若出現「模式崩潰」(Mode Collapse)現象,下列哪一種方法最常被用來有效解決此問題?
題目與選項
在使用生成對抗網路(GAN)進行人臉影像生成時,若出現「模式崩潰」(Mode Collapse)現象,下列哪一種方法最常被用來有效解決此問題?
- A. 在鑑別器中加入梯度懲罰(Gradient Penalty)以穩定訓練過程
- B. 採用 Wasserstein 距離(WGAN 損失)替代原始的 GAN 損失函數 ✓ 正確答案
- C. 對生成器輸入的潛在向量加入隨機擾動
- D. 使用多尺度鑑別器架構以提高對多樣性的判別能力
詳細解析
正確答案:B. 採用 Wasserstein 距離(WGAN 損失)替代原始的 GAN 損失函數
解決 GAN Mode Collapse 最常用的方法:用 Wasserstein 距離(WGAN 損失)取代原始 GAN 的損失函數,讓訓練信號更穩定,生成器不再有「只生成一種臉就能騙過鑑別器」的動機。
延伸學習
本題尚未連結特定術語,你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
中等題備考建議
- ▶ 本題屬於中等難度,需要理解概念之間的關聯與應用情境,不能只靠死背定義。
- ▶ 中等難度的題目常考「為什麼」和「怎麼用」,建議整理各技術的優缺點比較表。
- ▶ 練習時注意錯誤選項的陷阱設計,很多時候錯誤選項只有一兩個字的差異,需要仔細辨別。
- ▶ 建議用「費曼學習法」,嘗試向別人解釋這道題的解題思路,能講清楚就代表真正理解了。
同主題考題練習
以下題目與本題屬於相同的考試範疇,建議一併練習以加強對該主題的掌握程度。
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度, 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目, 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目, 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍,需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
開始準備 iPAS 考試
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