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？

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。

每個選項為什麼對或錯

• A 延長模型訓練時間，使模型有更多機會調整參數 錯誤選項

  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 錯誤選項

  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 正解

  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 錯誤選項

  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。

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