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
附圖程式碼實現的是哪一種正則化技術？ def forward(x, p, training=True): if training: mask = np.random.binomial(1, p, size=x.shape) return x * mask / p else: return x
- A. L1 正則化
- B. L2 正則化
- C. Dropout ✓ 正確答案
- D. Batch Normalization
詳細解析
正確答案：C. Dropout
這段程式碼實現的是 Dropout：訓練時隨機把部分神經元的輸出設為零（用二元遮罩），推論時還原全部神經元，並用 / p 做比例補償，讓期望值在兩階段保持一致。
延伸學習
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依據附圖程式碼進行資料處理，下列何者正確？import numpy as npv1 = np.array([1, 2, 3])v2 = np.array([4, 5, 6])A = np.array([[1, 2], [3, 4]])
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
某智慧城市團隊開發一套交通監控系統，用於即時辨識路口監視器影像中的車輛與行人。團隊比較後發現，卷積神經網路（Convolutional Neural Network, CNN）在訓練與推論效率上，明顯優於傳統的全連接神經網路（Fully Connected Neural Network, FCNN）。請問下列何者為主要原因？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
一家再生能源公司希望預測未來三個月太陽能發電量的波動範圍。由於氣候條件具有高度隨機性，且輸入變數（如日照時數、雲量、溫度）之間存在不確定關係，工程團隊決定以隨機抽樣方式模擬多種可能情境，以估算整體發電量的機率分佈與風險區間。請問此時所採用的技術最符合下列哪一種方法？
中級 機器學習技術與應用 難度 未標示 114 年
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/q39
開始準備 iPAS 考試
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