中級 機器學習技術與應用
難度：未標示 114 年考題
題目與選項
在訓練非線性模型時，若目標函數為非凸函數（Non-convex Function），演算法在參數更新過程中可能出現多個極值點，導致最佳化結果不穩定。請問此時最可能發生下列哪一種情況？
- A. 梯度消失
- B. 資料過少
- C. 局部最優解 ✓ 正確答案
- D. 過擬合
詳細解析
正確答案：C. 局部最優解
目標函數是非凸函數時，梯度下降最可能遇到的問題是局部最優解（Local Optimum）：演算法爬到某個「周圍都比它高」的低點就停下來，不知道外面還有更低的全域最優解。
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-3/q03
開始準備 iPAS 考試
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