什麽是「調參」？
調參 就是調整模型的 超參數 ，以使模型在處理特定任務時表現得更好。超參數是那些在模型訓練之前需要手動設定的參數，而不是透過訓練數據自動學習到的參數。
模型參數（Model Parameters） vs. 超參數（Hyperparameters）
- 模型參數（Model Parameters）：
定義 ：模型參數是在訓練過程中透過數據自動學習到的參數。這些參數決定了模型的具體形式和效能。
例子 ：在訓練一個線性回歸模型 y=mx+b y = mx + b 中，m m 和 b b 就是模型參數。它們是透過訓練數據自動調整的，以最小化預測誤差。
- 超參數（Hyperparameters）：
定義 ：超參數是在訓練模型之前由使用者手動設定的參數。這些參數控制了模型的學習過程和結構。
例子 ：在訓練一個神經網絡時，學習率（learning rate）、叠代次數（number of epochs）、隱藏層的層數和每層的節點數等都是超參數。這些參數在訓練前需要手動設定。
想象一下，你在玩一個遊戲，遊戲裏有一個角色，我們來比較一下模型參數和超參數。
模型參數（Model Parameters） ：
超參數（Hyperparameters） ：
簡單來說：
舉個例子
假設你正在烤麪包，烤麪包的過程就像訓練一個機器學習模型。在這個過程中，有一些關鍵的參數會影響最終麪包的質素，比如：
- 烤箱溫度 ：相當於模型的 學習率 （learning rate）。溫度太高，麪包會烤焦；溫度太低，麪包可能烤不熟。
- 烤制時間 ：相當於模型的 叠代次數 （number of epochs）。時間太短，麪包沒烤好；時間太長，麪包會變幹硬。
- 面團的配方 ：相當於模型的 結構 （比如神經網絡的層數、每層的節點數等）。不同的配方會導致不同的麪包口感。
如何調參？
- 試錯法 ：最簡單的方法是嘗試不同的參陣列合，看看哪個效果最好。比如，你可以先用180度烤10分鐘，嘗嘗味道，如果不好再調整溫度和時間。
- 網格搜尋 （Grid Search）：這是一種系統的方法，你定義一個參數範圍和步長，然後嘗試所有可能的組合。比如，你可以設定溫度為160度、180度、200度，時間分別為10分鐘、15分鐘、20分鐘，然後分別烤麪包，比較哪個組合最好。
- 隨機搜尋 （Random Search）：與網格搜尋類似，但不是嘗試所有組合，而是隨機選擇一些參陣列合進行測試。這樣可以在相同的計算資源下探索更多的參數空間。
- 貝葉斯最佳化 （Bayesian Optimization）：這是一種更高級的方法，透過建立一個概率模型來預測哪些參陣列合可能效果最好，然後逐步最佳化這些參數。
為什麽調參很重要？
- 提高模型效能 ：合適的參數可以使模型在測試數據上表現更好，提高準確率或減少誤差。
- 防止過擬合和欠擬合 ：透過調整超參數，可以找到一個平衡點，使模型既不過於復雜也不過於簡單。
- 節省時間和資源 ：一個好的參陣列合可以讓模型更快地收斂，減少訓練時間和計算資源的消耗。
— END —
如需人工智能專題學習資料，請後台留言。
【統計學習方法】
【機器學習基礎】
【深度學習導論】
【人工智能導論】
【TensorFlow2深度學習】
【Pytorch】
......
