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22. 關於變分自編碼器(Variational Autoencoder, VAE)的運作流程,下列何者敘述最為正確? (A)解碼器的任務是將低維壓縮向量分類為不同類別; (B)編碼器將輸入資料轉換為可視化圖像以利模型學習; (C)編碼器將資料轉換為潛在空間表示,解碼器再重建資料; (D)編碼器利用最大邊際機率對資料進行異常點偵測

25. 在自然語言處理任務中,為了減少訓練語料中偏見對模型的影響,下列哪種資料處理策略屬於常見的「資料去偏(Data Debiasing)」做法? (A)讓模型在訓練時隨機替換輸出,以抵消資料中存在的系統性偏差; (B)增加模型的參數量,依賴更大的模型自動消除原始資料中的偏見; (C)調整或擴充訓練語料,使不同群體或類型資料的比例更加平衡,避 免模型過度偏向出現頻率高的類別; (D)對訓練資料施加額外正則化或噪音,使模型在學習過程中對偏見敏感度降低

27. 在大型 Transformer 模型的效能優化過程中,常見的方法之一是「剪枝(Pruning)」。下列哪一項最符合該方法的核心概念? (A)將模型中所有權重按比例縮小,使其值更接近零,以降低計算量; (B)移除模型中影響較小或冗餘的部分權重參數,以減少模型大小並提 升推理效率; (C)在訓練時僅更新部分權重而將其他權重凍結,從而減少需要調整的 參數數量; (D)根據注意力分數動態跳過處理部分輸入 Token,以減少每次前向傳 播的計算