iPAS 考題解析
關於 VGG16 架構，下列哪項描述「不正確」？
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
關於 VGG16 架構，下列哪項描述「不正確」？
- A. VGG16 使用小卷積核（3×3）堆疊代替大卷積核，以增加非線性
- B. VGG16 共有 16 層含可學習參數（13 個卷積層 + 3 個全連接層）
- C. VGG16 使用最大池化（Max Pooling）進行空間下採樣
- D. VGG16 使用 Batch Normalization 在每個卷積層後進行正規化 ✓ 正確答案
詳細解析
正確答案：D. VGG16 使用 Batch Normalization 在每個卷積層後進行正規化
VGG16（Simonyan & Zisserman, 2014）的原始設計中並沒有使用 Batch Normalization。BN 是 2015 年才提出的技術。VGGNet 的核心設計是使用多個 3×3 小卷積核疊加，效果等同大卷積核但參數更少、非線性更強。後來有 VGG16-BN 的改良版本，但這不是原始 VGG16 的特性。
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. VGG16 使用小卷積核（3×3）堆疊代替大卷積核，以增加非線性 （不正確）
3×3 小卷積核堆疊是 VGG 的核心設計，描述正確。
B. VGG16 共有 16 層含可學習參數（13 個卷積層 + 3 個全連接層） （不正確）
16 層含可學習參數（13 卷積 + 3 全連接），描述正確。
C. VGG16 使用最大池化（Max Pooling）進行空間下採樣 （不正確）
使用 Max Pooling 進行下採樣，描述正確。
D. VGG16 使用 Batch Normalization 在每個卷積層後進行正規化 （正確）
VGG16 原始版本沒有 BN，此描述「不正確」，故為答案。
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。
開始準備 iPAS 考試
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