iPAS 考題解析
CNN 相比全連接神經網路(FCNN)的核心優勢為何？
中級 機器學習技術與應用
難度：進階 ★★★
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
CNN 相比全連接神經網路(FCNN)的核心優勢為何？
- A. 自動學習旋轉不變性
- B. 跳過人工特徵工程
- C. 局部感受野加參數共享，大幅降低參數量 ✓ 正確答案
- D. 捨棄激活函數
詳細解析
正確答案：C. 局部感受野加參數共享，大幅降低參數量
CNN 的卷積核只看局部區域（局部感受野），且同一個卷積核在整張圖上共用同一組參數（參數共享）。100×100 圖片全連接需要上千萬參數，CNN 只需幾千。
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. 自動學習旋轉不變性 （不正確）
CNN 不自帶旋轉不變性，需要資料增強（Data Augmentation）
B. 跳過人工特徵工程 （不正確）
FCNN 也可以跳過人工特徵工程（Feature Engineering）
D. 捨棄激活函數 （不正確）
CNN 仍然需要激活函數（如 ReLU）
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。
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。
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 iPAS 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。