iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科一 第 42 題 詳解

114 年第二次 科一 人工智慧技術應用與規劃

若部署一個深度學習模型至金融風控系統，該模型採用鑑別式架構（如Transformer Classifier）。然而上線後，模型對新樣本的分類錯誤率顯著上升，經檢查發現，輸入資料分佈已與原訓練集明顯不同。針對此情形，下列哪一種應對策略最為適合？

1. A改用生成對抗網路（GAN）生成新樣本並混入訓練集

   GAN 生成的樣本仍沿用舊分佈，補不了新資料的偏移。

2. B改用邏輯迴歸模型（Logistic Regression）以提升穩定性

   換成更簡單的模型只會降低表現，與分佈改變無關。

3. C增加模型容量（Model Capacity），以學習更多樣本差異

   加大模型容量解決的是欠擬合，不是輸入分佈飄移。

4. D使用變分自編碼器（VAE）監控潛在空間分佈，偵測輸入資料偏移（正確答案）

   VAE 潛在空間可量化分佈差異，直接偵測資料偏移。