iPAS 考題解析
相較於 Grid Search，Random Search 在超參數調整上具備哪一項主要優勢？
中級 機器學習技術與應用
難度：基礎 ☆☆☆ 114 年考題
題目與選項
相較於 Grid Search，Random Search 在超參數調整上具備哪一項主要優勢？
- A. 可自動產生模型架構
- B. 可使用更大的訓練集
- C. 避免模型過擬合
- D. 能更有效率搜尋高維參數空間 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. 能更有效率搜尋高維參數空間
Random Search 的主要優勢是能更有效率地搜尋高維度的超參數空間：當超參數數量多（維度高）時，Grid Search 的計算量呈指數爆炸，而 Random Search 透過隨機抽樣，用相同的計算預算，能覆蓋更廣的搜尋範圍，找到更好的組合。
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。
某智慧製造公司開發一套設備故障預測系統，利用感測器資料訓練深度神經網路（Deep Neural Network, DNN）模型，以提前偵測異常運作跡象。在訓練過程中，團隊發現模型收斂速度不穩定：有時太快導致過擬合，有時又遲遲無法達到最佳準確率。開發團隊可以藉由調整下列哪一項超參數（Hyperparameter）以改善此問題？
中級 機器學習技術與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
一家零售電商公司希望建立顧客流失預測模型，用以判斷哪些會員可能在三個月內不再消費。團隊以去年會員資料進行訓練，並僅採用「曾經購買三次以上」的活躍顧客紀錄作為樣本。模型上線後，對全體會員進行預測時，發現模型對於新註冊會員與低消費會員的預測準確率明顯偏低。下列何者為造成此現象最可能的原因？
中級 機器學習技術與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
VGG16 連題組第四題：在實務應用中，我們常使用遷移學習（transfer learning）技巧，即載入預訓練模型（如 VGG16），凍結部分層的參數，只針對特定任務重新訓練最後幾層，這種做法可節省訓練時間並提升模型效能。假設你要對 VGG16 進行遷移學習（transfer learning），希望凍結卷積層的參數，只訓練最後全連接層（classifier）。下列哪段程式碼寫法正確？
中級 機器學習技術與應用 難度 ☆☆☆ 114 年
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
本題來自 114 年 AI 應用規劃師中級考試。 想通過 iPAS 認證？從完整題庫練習開始，搭配術語詞典與備考攻略，系統化提升你的 AI 知識。