iPAS AI 應用規劃師初級 114 年第四次 科一 第 25 題 詳解

114 年第四次 科一 人工智慧基礎概論

在自然語言處理任務中，為了減少訓練語料中偏見對模型的影響，下列哪種資料處理策略屬於常見的「資料去偏（Data Debiasing）」做法？

1. A讓模型在訓練時隨機替換輸出，以抵消資料中存在的系統性偏差

   隨機替換輸出只會破壞準確度，不處理偏見來源。

2. B增加模型的參數量，依賴更大的模型自動消除原始資料中的偏見

   參數量變大只會放大既有偏誤，不會自動修正。

3. C調整或擴充訓練語料，使不同群體或類型資料的比例更加平衡，避免模型過度偏向出現頻率高的類別（正確答案）

   調整語料比例平衡各群體，正是資料去偏的標準做法。

4. D對訓練資料施加額外正則化或噪音，使模型在學習過程中對偏見敏感度降低

   正則化與加噪是防過擬合手段，與群體代表性無關。