試題詳解

43. 某金融科技公司欲導入 AI 模型協助客服郵件自動分類(投訴、詢問、表揚)。團隊同時考慮兩種模型設計：方案 A(生成式路徑)：採用 VAE 建構潛在語意空間，再結合下游分類器進行標籤預測； 方案 B(鑑別式路徑)：採用 BERT Classifier 直接根據輸入文本進行監督式分類。 現有標註資料約 2,000 筆，資料分佈均勻但擴充成本高。若團隊希望公平比較兩種模型的資料利用效率與泛化能力，下列哪一種實驗設計最能突顯兩者的本質差異？
(A)在完整資料集上分別訓練兩者，並比較其分類準確率 (Accuracy)與推論時間；
(B)在低資源情境(Low-resource Setting)下，逐步減少標註比例 (100%、50%、10%)，比較其 F1-score；
(C)使用 GAN 自動生成文本樣本補足資料，觀察兩模型在資料增強後 的精確率(Precision)差異；
(D)在相同訓練資料上固定輸入維度，僅調整模型參數量，比較其對 過擬合的敏感度