中級 人工智慧技術應用與規劃
難度：未標示 114 年考題
題目與選項
在使用生成對抗網路（GAN）進行人臉影像生成時，若出現「模式崩潰」（Mode Collapse）現象，下列哪一種方法最常被用來有效解決此問題？
- A. 在鑑別器中加入梯度懲罰（Gradient Penalty）以穩定訓練過程
- B. 採用 Wasserstein 距離（WGAN 損失）替代原始的 GAN 損失函數 ✓ 正確答案
- C. 對生成器輸入的潛在向量加入隨機擾動
- D. 使用多尺度鑑別器架構以提高對多樣性的判別能力
詳細解析
正確答案：B. 採用 Wasserstein 距離（WGAN 損失）替代原始的 GAN 損失函數
解決 GAN Mode Collapse 最常用的方法：用 Wasserstein 距離（WGAN 損失）取代原始 GAN 的損失函數，讓訓練信號更穩定，生成器不再有「只生成一種臉就能騙過鑑別器」的動機。
延伸學習
本題尚未連結特定術語，你可以從以下常見主題開始探索相關知識。
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iPAS AI 應用規劃師認證簡介
iPAS AI 應用規劃師能力鑑定是經濟部產業發展署推動的國家級 AI 證照制度， 分為「初級」與「中級」兩個等級。初級考試包含「人工智慧基礎概論」和「生成式 AI 應用與規劃」兩個科目， 著重基本概念的理解與應用。中級考試涵蓋「AI 技術應用與規劃」「大數據處理分析與應用」「機器學習技術與應用」三個科目， 要求考生具備更深入的技術知識與實務能力。 本題來自中級考試範圍，需要具備紮實的技術基礎才能正確作答。
資料來源
114-2-mid-1/q20
開始準備 iPAS 考試
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