iPAS 考題解析
在Lasso模型中，L1正則化（Regularization）導致參數收斂為零的原因為何？
初級 人工智慧基礎概論
難度：進階 ★★★
考試範圍定位
- 考試等級
- 初級能力鑑定
- 考試科目
- 人工智慧基礎概論
- 知識主題
- 人工智慧概念
- 能力指標
- AI 的定義與分類（L11101）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師初級能力鑑定「人工智慧基礎概論」科目中的「人工智慧概念」範疇， 對應的能力指標為「AI 的定義與分類」，涵蓋AI 定義、弱 AI vs 強 AI vs 超 AI 分類、三大 AI 浪潮等核心知識點。 考生在準備這個範疇時，需要掌握相關的理論基礎與實務應用。
題目與選項
在Lasso模型中，L1正則化（Regularization）導致參數收斂為零的原因為何？
- A. L1正則化忽略目標變數；
- B. L1對梯度有平滑作用；
- C. L1對大係數懲罰較強，促使稀疏解； ✓ 正確答案
- D. L1會轉換損失函數為非凸形
詳細解析
正確答案：C. L1對大係數懲罰較強，促使稀疏解；
L1 正則化（Lasso）對大係數施加較強懲罰，使得部分參數直接收斂為零，產生稀疏解（Sparse Solution），達到特徵選擇（Feature Selection）的效果。
各選項逐一解析
理解每個選項為什麼對或錯，是真正掌握這個知識點的關鍵。以下逐一分析每個選項的含義與判斷依據。
A. L1正則化忽略目標變數； （不正確）
L1 正則化（Regularization）不會忽略目標變數，它只是在損失函數（Loss Function）中加入權重絕對值的懲罰項
B. L1對梯度有平滑作用； （不正確）
L1 不會對梯度產生平滑作用，反而在零點處有不可微的尖角
D. L1會轉換損失函數為非凸形 （不正確）
加入 L1 後損失函數（Loss Function）仍是凸的，不會轉為非凸形
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。
進階題備考建議
- ▶ 本題屬於進階難度，涉及技術原理的深入理解或跨領域整合應用，需要紮實的基礎。
- ▶ 進階題通常需要你綜合多個知識點才能判斷，建議建立知識圖譜，把相關概念串聯起來。
- ▶ 如果這題答錯了，建議回頭複習相關的基礎概念，確保每一層知識都沒有漏洞。
- ▶ 中級考試的進階題佔比較高，建議先把初級範圍的基礎打穩，再挑戰中級進階題。
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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。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
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