iPAS 考題解析
在卷積神經網路（CNN）架構中，「局部感受野（Local Receptive Field）」的概念是指？
中級 機器學習技術與應用
難度：中等 ★★☆ 114 年考題
考試範圍定位
- 考試等級
- 中級能力鑑定
- 考試科目
- 機器學習技術與應用
- 知識主題
- 機器學習與深度學習
- 能力指標
- 深度學習原理與框架（L23203）
本題屬於 iPAS AI 應用規劃師中級能力鑑定「機器學習技術與應用」科目中的「機器學習與深度學習」範疇， 對應的能力指標為「深度學習原理與框架」，涵蓋類神經網路架構、層級運算機制與模型效能分析等核心知識點。 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
在卷積神經網路（CNN）架構中，「局部感受野（Local Receptive Field）」的概念是指？
- A. 每個神經元與所有輸入特徵相連的全連接方式
- B. 神經元對整個輸入圖像全域資訊的感知範圍
- C. 每個神經元只與輸入的局部區域相連，對局部特徵有感知能力 ✓ 正確答案
- D. 透過池化層縮小特徵圖的空間維度
詳細解析
正確答案：C. 每個神經元只與輸入的局部區域相連，對局部特徵有感知能力
局部感受野是指每個卷積層神經元只與輸入的某個局部區域（由卷積核大小決定）相連，而非全連接。這種局部連接機制使 CNN 能有效捕捉空間局部特徵，並大幅減少參數數量。
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. 每個神經元與所有輸入特徵相連的全連接方式 （不正確）
全連接方式是全連接層的特性，非局部感受野。
B. 神經元對整個輸入圖像全域資訊的感知範圍 （不正確）
全域資訊感知是全連接層的特性，卷積層強調局部。
C. 每個神經元只與輸入的局部區域相連，對局部特徵有感知能力 （正確）
局部感受野即神經元只感知局部區域，此為正確描述。
D. 透過池化層縮小特徵圖的空間維度 （不正確）
池化層操作與局部感受野概念不同。
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。
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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。
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