iPAS AI 應用規劃師初級 115 年第一次 科一 第 49 題 詳解

115 年第一次 科一 人工智慧基礎概論

某AI科技公司在工業缺陷檢測領域已有成熟的辨識產品經驗。現欲與新客戶合作開發一項類似產品的表面瑕疵檢測系統，但因新產品量產不久，標註樣本極為稀少且專家標註成本高昂。在不大幅增加標註預算的前提下，下列哪一種做法最能利用該公司既有的技術優勢來提升模型表現？

1. A增加模型參數規模，使模型具備更強表達能力

   參數變多反而在小樣本下更容易過度擬合。

2. B透過資料增強（Data Augmentation）擴展影像變化，以提升模型穩定性

   資料增強只變化現有影像，無法補足缺乏的標註知識。

3. C重新蒐集大量影像並進行完整人工標註

   與「不增加標註預算」的前提直接衝突。

4. D採用遷移學習（Transfer Learning），利用既有預訓練模型進行調整（正確答案）

   沿用既有缺陷檢測模型的特徵，再微調即可見效。