iPAS 考題解析
某團隊訓練深層神經網路模型時，發現訓練誤差長時間幾乎不下降，模型參數更新幅度極小，呈現學習停滯現象。若研判問題與梯度傳遞效率有關，下列何者最適合的改善策略？
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
某團隊訓練深層神經網路模型時，發現訓練誤差長時間幾乎不下降，模型參數更新幅度極小，呈現學習停滯現象。若研判問題與梯度傳遞效率有關，下列何者最適合的改善策略？
- A. 延長模型訓練時間，使模型有更多機會調整參數
- B. 增加訓練樣本數量，以提升模型學習能力
- C. 調整模型中的啟動函數設定，以改善訓練過程的穩定性 ✓ 正確答案
- D. 簡化模型結構，以降低模型過度擬合的可能性
詳細解析
正確答案：C. 調整模型中的啟動函數設定，以改善訓練過程的穩定性
訓練誤差不下降且參數更新幅度極小，與梯度傳遞效率有關，這是梯度消失問題的典型症狀。調整啟動函數（如從 Sigmoid 改為 ReLU）能有效改善梯度傳遞，解決梯度消失問題。
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. 延長模型訓練時間，使模型有更多機會調整參數 （不正確）
延長訓練時間不能解決梯度消失問題，參數仍然無法有效更新。
B. 增加訓練樣本數量，以提升模型學習能力 （不正確）
增加樣本數量不能解決梯度傳遞效率的問題。
C. 調整模型中的啟動函數設定，以改善訓練過程的穩定性 （正確）
調整啟動函數（如使用 ReLU）能改善梯度傳遞，解決梯度消失問題（正確答案）。
D. 簡化模型結構，以降低模型過度擬合的可能性 （不正確）
簡化模型結構可能減輕過擬合，但不直接解決梯度消失問題。
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。
某醫院使用機器學習模型篩檢癌症患者。模型預測結果會決定哪些病人需要進一步檢查。院方非常重視盡量找出所有可能的癌症患者，即希望降低漏診（Missed Diagnosis）風險，即便這可能增加一些誤判。下列哪一個評估指標最能反映模型找出癌症患者的能力？
初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 115 年
某團隊想採用循環神經網路（Recurrent Neural Network, RNN）建構長期氣候數據的預測模型，以下哪一項敘述最符合使用 RNN 可能會遇到的挑戰？
初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 114 年
某電信公司建立機器學習模型預測用戶流失風險。資料中包含多個類別型特徵（Categorical Features），例如「資費方案類型」與「客戶地區」。為使模型能有效使用這些特徵，下列何者最直接用於將類別型特徵轉換為模型可處理的數值格式？
初級 人工智慧基礎概論 難度 ★★☆ 115 年
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
本題來自 115 年 AI 應用規劃師初級考試。 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。