Deep Learning模型的訓練是不斷的實驗過程，這當中的實驗設計，在Deep Learning中稱作超參數(hyperparameter)的設計。今天就來看看幾個超參數的設計。

1. Learning Rate

訓練模型的過程中，會持續不斷的去更新模型的權重(參數)。每一次的訓練，我們都要決定如何更新模型的權重，一個是方向、一個是更新的幅度。Learning Rate就是決定權重更新的幅度。Learning Rate太小，可能導致模型很緩慢的優化，過度拉長訓練時間;Learning Rate太大，則可能導致模型錯過最佳更新的解，而無法找到最佳的權重更新數值。

因此，設計上，也有人會去設定排程，觀察模型優化的情況，適時的動態調整Learning Rate。另外，也可以設定讓模型每訓練個十次之後，就去調小Learning Rate，目的是讓模型剛開始的訓練過程可以快速收斂，然後再最後盡可能去找出最佳結果。

2. Batch Size

Batch Size代表每一次更新權重，是根據多少樣本資料來去決定權重的更新。Batch Size過大，可能會導致Memory被佔滿，決定Batch Size的時候，因此需要考量到硬體的規格。另外，過大的Batch Size，會容易讓模型的權重更新陷入局部最佳解，而無法找到全域最佳解。

3. Regularization

訓練好的模型，由於複雜度太高，讓模型僅關注特定資料特徵，而無法通用性的去看各個特徵，這時候就會出現Overfitting的問題。換言之，模型訓練的時候好棒棒，但實際去跑去跑的差強人意。為了解決這種問題，有一些方式可以去調整模型的複雜度，減少Overfitting發生的機率。

3.1 Dropout

根據某一種機率分佈，隨機去剪斷模型神經元之間的連接，藉此減少模型的複雜度。

3.2 Early Stopping

訓練模型時，當發現訓練的表現越好，但實際驗證結果卻越差的時候，表示模型已經無法再優化。我們可以設計個次數限制，來停止模型的訓練。例如，連續三次模型驗證都無法優化時，就停止繼續訓練模型。

3.3 L1 and L2

另外一種減少Overfitting的方法是在損失函數(cost function)上加上權重的懲罰值，如果權重更新過大，就會被賦予懲罰，讓損失函數變大。損失函數式模型的優化目標，當權重更新可以讓預測更準確，損失函數就會越小。L1和L2差異是懲罰大小，L2會罰得更重些(平方加重懲罰)。

ChatGPT出題時間：

問題1：學習率的作用

問題： 在深度學習中，學習率（Learning Rate）的作用是什麼？

A) 控制模型的複雜度
B) 控制模型的深度
C) 控制模型的訓練速度
D) 控制模型的記憶體使用

答案：C) 控制模型的訓練速度

解釋： 學習率決定了模型在每次參數更新時所移動的步長。較大的學習率可能會加速訓練，但可能導致不穩定。較小的學習率則可能使訓練較緩慢，但更穩定。

問題2：Batch Size的影響

問題： 增加Batch Size會如何影響訓練過程？

A) 增加Batch Size會加速訓練
B) 增加Batch Size會增加記憶體需求
C) Batch Size的大小對訓練過程沒有影響
D) 增加Batch Size會減少訓練的穩定性

答案：B) 增加Batch Size會增加記憶體需求

解釋： 增加Batch Size會導致模型需要更多的記憶體來處理每個批次的計算，因此會增加記憶體需求。這可能會使模型在訓練過程中需要更多的硬件資源。

問題3：Regularization技巧的目的

問題： 正則化技巧的主要目的是什麼？

A) 提高模型的訓練速度
B) 減少模型的模型大小
C) 防止模型過度擬合
D) 提高模型的準確性

答案：C) 防止模型過度擬合

解釋： 正則化技巧的主要目的是防止模型對訓練數據過度擬合，從而提高其對新數據的泛化能力。