iPAS 考題解析
某團隊訓練影像分類模型，發現模型在訓練資料上的準確率達 98%，但在測試資料上僅有 72%。若團隊希望提升模型對新資料的適應能力，並增加訓練資料的多樣性，下列何者最適合？
初級 人工智慧基礎概論
難度：中等 ★★☆ 115 年考題
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
- 機器學習概念
- 能力指標
- 機器學習基本原理（L11301）
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「機器學習概念」範疇， 對應的能力指標為「機器學習基本原理」，涵蓋模型訓練與泛化機制等核心知識點。 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
某團隊訓練影像分類模型，發現模型在訓練資料上的準確率達 98%，但在測試資料上僅有 72%。若團隊希望提升模型對新資料的適應能力，並增加訓練資料的多樣性，下列何者最適合？
- A. 增加模型的深度與參數量，使模型學習更多細節
- B. 對訓練影像進行旋轉、翻轉等隨機變化 ✓ 正確答案
- C. 提高訓練速度，使模型更快完成學習
- D. 僅保留模型表現較好的訓練資料
詳細解析
正確答案：B. 對訓練影像進行旋轉、翻轉等隨機變化
訓練準確率高但測試準確率低是典型的過擬合（Overfitting）現象。資料增強（Data Augmentation）透過對訓練影像進行旋轉、翻轉等隨機變化，可以增加訓練資料的多樣性，有效降低過擬合。
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. 增加模型的深度與參數量，使模型學習更多細節 （不正確）
增加模型深度與參數量會使模型更複雜，可能加劇過擬合。
B. 對訓練影像進行旋轉、翻轉等隨機變化 （正確）
對訓練影像進行旋轉、翻轉等資料增強可增加多樣性，減緩過擬合（正確答案）。
C. 提高訓練速度，使模型更快完成學習 （不正確）
提高訓練速度不能解決過擬合問題。
D. 僅保留模型表現較好的訓練資料 （不正確）
僅保留表現好的資料會減少訓練資料量，可能加劇過擬合。
本題涉及的 AI 術語
深入理解以下術語，有助於掌握本題背後的核心概念，也能幫助你在遇到相似題目時更快判斷正確答案。
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。
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。 本題來自初級考試範圍，適合正在準備初級認證的考生練習。
開始準備 iPAS 考試
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