在多模態AI模型訓練或推論過程中，遇到某一模態資料缺失（例如僅有影像資料但缺少文本說明），下列哪一種策略最有效維持模型效能？
iPAS 考題解析
在多模態AI模型訓練或推論過程中，遇到某一模態資料缺失（例如僅有影像資料但缺少文本說明），下列哪一種策略最有效維持模型效能？
- A. 以零向量或固定向量填充缺失模態輸入
- B. 訓練具備模態缺失感知能力的模型，使其適應缺失狀況 ✓ 正確答案
- C. 利用生成模型（如GAN或自迴歸模型）預測並補全缺失模態資料
- D. 直接捨棄缺少模態的樣本，避免干擾訓練或推論
詳細解析
訓練時就讓模型學習在部分模態缺失的情況下仍能有效推論，使模型具備模態缺失感知（Missing Modality Awareness），是目前最穩健的多模態缺失處理策略，比填充或丟棄樣本更能維持整體效能。
出題年份：114 難度：★★☆