近年來，深度學習研究與應用蓬勃發展，但數據本身可能存在什麼潛在問題？
iPAS 考題解析
近年來，深度學習研究與應用蓬勃發展，但數據本身可能存在什麼潛在問題？
- A. 數據標註品質鮮少被討論，但它卻直接影響模型性能 ✓ 正確答案
- B. 數據品質是完美可信賴的
- C. 大部分情況下，數據不存在類別不平衡問題
- D. 數據不需要領域知識的輔助
詳細解析
在深度學習快速發展的背景下，資料標註品質（Annotation Quality）常被忽視。標籤噪聲（Label Noise）、標注一致性差、類別不平衡等資料品質問題會直接影響模型訓練效果和泛化能力。實際上，「資料為王」——高品質標注資料比複雜模型架構更重要。
出題年份：114 難度：★★☆