iPAS AI 應用規劃師初級 114 年第四次 科一 第 47 題 詳解

114 年第四次 科一 人工智慧基礎概論

在訓練神經網路時，為了提升模型收斂速度與穩定性，避免梯度消失或梯度爆炸，下列哪一種做法最常被使用？

1. A對輸入資料進行隨機旋轉或水平翻轉，以增加資料多樣性

   資料增強(Data Augmentation)處理樣本多樣性，與梯度無關。

2. B選用ReLU或其變體作為隱藏層的啟動函數，以改善梯度傳播（正確答案）

   ReLU導數為1，可緩解深層網路的梯度消失。

3. C減少樣本量提升訓練速度

   減少樣本只會降低泛化能力，不改善梯度。

4. D對目標變數或特徵進行標準化

   標準化改善輸入尺度，但非解決梯度消失的主要手段。