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圖像常見問題

人工智慧中常用的圖像格式有哪些？

在人工智慧中常用的圖像格式包括JPEG、PNG和BMP。格式的選擇取決於壓縮、無損性以及與人工智慧框架的兼容性等因素。

卷積神經網絡（CNNs）如何處理圖像？

卷積神經網絡通過應用一系列卷積層和池化層來處理圖像以提取分層特徵。卷積層檢測局部模式，而池化層減少空間尺寸，最終導致圖像的精簡表示。

在圖像人工智慧的背景下，什麼是轉移學習？

轉移學習涉及利用預先訓練的人工智慧模型，通常在大型數據集上進行訓練，並對具有較小數據集的特定圖像相關任務進行微調。這種方法有助於減少訓練時間並改善性能，特別是當可用的標記數據有限時。

人工智慧如何處理噪音或低質量圖像？

人工智慧模型可以通過數據擴增技術來訓練，如添加噪音、模糊或扭曲圖像，使其對噪音或低質量輸入更為穩健。此外，預處理技術如圖像去噪和超分辨率可以幫助改善圖像的質量，然後再將其輸入人工智慧模型。

圖像人工智慧中存在哪些挑戰？

圖像人工智慧的挑戰包括需要大型且多樣的訓練數據集、數據或模型存在偏見的潛在風險、處理高分辨率圖像所需的計算複雜度，以及深度學習模型決策過程的解釋困難（可解釋人工智慧）。

人工智慧如何確保公平性並減輕圖像分析中的偏見？

為確保公平性並減輕偏見，人工智慧從業者應精心策劃多樣和具代表性的訓練數據集，定期審計和測試模型是否存在偏見，並在模型訓練期間採用對抗去偏置和公平約束等技術。在圖像人工智慧系統的開發和部署中透明度和責任制也至關重要。