iPAS AI 應用規劃師中級 114 年第二次 科三 第 27 題 詳解

114 年第二次 科三 機器學習技術與應用

某智慧製造團隊在開發瑕疵影像檢測模型時，發現使用線性激活函數（Activation Function）後，模型的訓練準確率長期停滯，懷疑模型無法學習到足夠複雜的特徵表達。若要改善此問題，下列哪一項調整方案最為合適？

1. A增加卷積層（Convolutional Layer）數量，使網路更深以強化特徵提取

   線性激活下疊再多層仍等價單層，加深無效。

2. B將輸入影像先進行灰階化處理，降低運算量

   灰階化只減運算量，與非線性表達無關。

3. C使用Sigmoid激活函數，以將輸出壓縮至[0,1]範圍

   雖有非線性但易梯度消失，非深層網路首選。

4. D改用ReLU（Rectified Linear Unit）激活函數，以引入非線性並提升模型表達能力（正確答案）

   引入非線性且緩解梯度消失，正確。