iPAS AI 應用規劃師初級 115 年第三次 科一 第 33 題 詳解

115 年第三次 科一 人工智慧基礎概論

某製造業工廠導入AI模型預測設備故障風險，技術團隊向產線主管說明模型運作原理：模型在每一輪訓練中，會依據「預測故障機率」與「實際發生故障結果」之間的落差程度，產生一項量化指標，並將該數值提供給後續模型訓練流程，作為模型參數調整的重要依據。請問此敘述最符合深度學習訓練流程中哪個元件的功能？

1. A評估指標（Evaluation Metric）

   評估指標用於訓練後衡量成效，不回饋參數更新。

2. B損失函數（Loss Function）（正確答案）

   正解：量化預測與實際的落差，供訓練調參使用。

3. C優化器（Optimizer）

   優化器是使用該落差值更新權重的機制，非產生數值者。

4. D特徵工程（Feature Engineering）

   特徵工程屬訓練前的資料處理，與誤差計算無關。