簡介

選擇演算法後，我們通常會發現還有許多設定可以進行調整。模型優化就像是對一台精密儀器進行校準，想像你正在調整一台望遠鏡🔭，即使是很小的調整，也可能讓你看到更清晰、更遠的景象。在機器學習中，這種調整主要集中在「超參數」上，每一個微小的改變都可能帶來顯著的性能提升📈。為了理解什麼是超參數，我們先來區分兩個概念：

• 參數（Parameters）：這些是模型自己學習的內部值，在訓練過程中會自動調整。就像人類在學習過程中會記住某些事實一樣，模型通過分析數據來調整這些值。例如，如果模型在學習如何識別貓🐱和狗🐶，它可能會學習到「如果看到尖耳朵👂，很可能是貓🐱」這樣的規則。參數包括線性回歸中的係數或神經網絡中的權重等。我們不能直接告訴模型這些規則或手動更改這些值，它需要自己通過數據學習。參數的調整目的是讓模型更好地適應數據，提高其預測或分類的準確性。
• 超參數（Hyperparameters）：這些是我們可以手動調整的外部設定，需要在訓練前設定。就像你可以調整望遠鏡的焦距一樣，我們可以調整這些值來影響模型的學習過程。超參數不會隨著訓練過程自動改變，但可以顯著影響模型的性能。例如，我們可以決定模型學習的速度（學習率🚀），或者模型應該多麼複雜（如決策樹的深度🌳）。其他常見的超參數包括正則化強度、批量大小等。調整超參數可以幫助模型更好地適應實際應用場景，是模型優化的重要部分。

理解這兩者的區別很重要，因為在模型優化中，我們主要關注超參數的調整。接下來，我們將深入探討各種優化方法，解釋它們的使用步驟和適用場景及優缺點。

1) 🛠️超參數調整（Hyperparameter Tuning）

超參數調整是模型優化中最常用的方法之一。它就像是調整一台複雜機器的各個旋鈕，直到找到最佳的設定組合。常見的超參數包括學習率（決定每次更新模型權重的步長）、樹的深度（對於決策樹算法來說）、以及正則化強度（控制模型的複雜度）。微調這些超參數可以顯著提高模型的預測準確性。常見的超參數調整方法包括：

• 🔍網格搜索（Grid Search）：系統地測試所有可能的超參數組合，以找到最佳設定。這種方法可以確保找到全局最優解，但計算量大，時間消耗高。

  • 具體步驟：

  1) 定義要調整的超參數及其可能的值範圍
  
  2) 生成所有可能的超參數組合
  
  3) 對每種組合訓練一個模型並評估其性能
  
  4) 選擇性能最佳的超參數組合
  

  • 使用時機：
    • 當超參數的數量較少（通常不超過 3-4 個）時
    • 當你有充足的計算資源和時間
    • 當你想確保找到全局最優解時

• 🎲隨機搜索（Random Search）：在超參數空間中隨機選擇若干組合進行測試。這種方法比網格搜索更高效，能夠在較短的時間內找到良好的超參數組合。

  • 具體步驟：

  1) 定義每個超參數的可能值範圍或分佈
  
  2) 隨機生成預定數量的超參數組合
  
  3) 對每種組合訓練模型並評估性能
  
  4) 選擇性能最佳的組合
  

  • 使用時機：
    • 當超參數空間較大時
    • 當你的計算資源有限，無法進行完整的網格搜索時
    • 當你不確定哪些超參數更重要時

• 📈貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：貝葉斯優化使用機率模型來預測哪些超參數可能會有好的效果，然後優先嘗試這些參數。

  • 具體步驟：

  1) 定義超參數空間
  
  2) 選擇初始的幾個超參數組合進行評估
  
  3) 基於已有的結果，使用高斯過程等方法建立超參數與模型性能之間的關係模型
  
  4) 使用這個模型來預測哪些超參數組合可能會有好的效果
  
  5) 評估這些新的超參數組合
  
  6) 更新模型，重複步驟 4-5 直到達到停止條件
  

  • 使用時機：
    • 當評估每個超參數組合的成本很高時（例如，訓練大型神經網絡）
    • 當你希望在有限的嘗試次數內找到好的解
    • 當超參數空間較大或連續時
      

其他聚類及降維任務的超參數調整

• K 均值的選擇 (K-Means) 中的 K 值選擇：通常使用 Elbow Method 或輪廓係數（Silhouette Score）來確定最佳聚類數。
• DBSCAN 中的 ε 和 MinPts：通過調整這些參數來找到最佳的聚類結構。
• 主成分分析（PCA）的主成分數量：通過解釋方差比例來選擇最佳主成分數量。
• t-SNE 的學習率和迭代次數：調整這些超參數來優化降維效果。

2) ⚖️正則化技術（Regularization）

正則化技術是用來防止模型過擬合的關鍵手段。過擬合指的是模型在訓練數據上表現很好，但在未見數據上表現不佳。正則化通過在模型的損失函數中添加懲罰項來限制模型的複雜度，從而提升模型的泛化能力。常見的正則化技術包括之前演算法文章提過的：

• 📐L1 正則化（Lasso）：通過添加參數的絕對值和作為懲罰項，來驅使某些參數變為零，實現特徵選擇的效果。這有助於簡化模型並提高其可解釋性。

  • 具體步驟：

  1) 在模型的損失函數中添加 λ∑|w_i| 項，其中 λ 是正則化強度，w_i 是模型參數
  
  2) 訓練模型時最小化新的損失函數
  
  3) 根據需要調整 λ 值
  

  • 使用時機：
    • 當你懷疑有許多無關特徵時
    • 當你需要一個稀疏模型，即只使用少量重要特徵的模型時
    • 在線性回歸、邏輯回歸等模型中特別有用
  • 優缺點：
    • 優點：能夠自動進行特徵選擇，產生稀疏模型。
    • 缺點：可能會過度簡化模型，丟失一些有用但不那麼重要的特徵。

• 🏔️L2 正則化（Ridge）：通過添加參數的平方和作為懲罰項，來防止模型過度擬合。這種方法能夠平滑模型的學習過程，使其更加穩定。

  • 具體步驟：

  1) 在模型的損失函數中添加 λ∑(w_i)^2 項
  
  2) 訓練模型時最小化新的損失函數
  
  3) 根據需要調整 λ 值
  

  • 使用時機：
    • 當你希望所有特徵都對預測有一定貢獻時
    • 當處理多重共線性問題時（即特徵之間高度相關）
    • 在許多線性和非線性模型中都很有用，如線性回歸、邏輯回歸、神經網絡等
  • 優缺點：
    • 優點：有助於處理多重共線性，產生更穩定的模型。
    • 缺點：不會產生稀疏解，所有特徵都會被保留。

適用任務類型：

• 回歸：線性回歸 (L1：適合需要稀疏模型的情況。L2：適合處理多重共線性問題，並使模型更穩定。)
• 分類：邏輯回歸 (L1：可以用於特徵選擇，使模型更加簡潔。L2：使模型穩定，適合處理多重共線性。)
  

3) 🔧模型微調策略（Model Fine-Tuning Strategies）

模型微調策略是針對模型訓練過程中的細節進行調整，以進一步提升模型的性能。這些策略包括：

• 📈逐步微調（Stepwise Tuning）：逐步調整一個或少數幾個模型的超參數，並觀察每次調整對模型性能的影響，然後決定下一步的調整方向。這種方法可以幫助找到最佳的超參數組合，逐步提高模型的效果。

  • 具體步驟：

      1) 選擇一個初始的超參數組合
  
      2) 選擇一個要調整的超參數
  
      3) 在一個小範圍內調整該超參數，評估模型性能
  
      4) 如果性能提升，則保留新的值；否則，嘗試其他方向的調整
  
      5) 重複步驟 2-4，直到性能不再顯著提升
  

  • 使用時機：
    • 當你對某些超參數的影響有一定了解時
    • 在 fine-tuning 預訓練模型時特別有用
    • 當你想要深入理解每個超參數的影響時

• 📊自適應學習率（Adaptive Learning Rate）：根據訓練過程的變化動態自動調整學習率。例如，使用學習率衰減策略來逐步減小學習率，這樣可以在訓練的後期提高模型的穩定性和收斂速度。

  • 具體步驟：

  1) 設定初始學習率和調整策略（如學習率衰減）
  
  2) 在訓練過程中監控性能指標（如驗證集損失）
  
  3) 根據性能變化自動調整學習率
  
  4) 如果性能停滯，降低學習率
  
  5) 如果性能快速提升，可以略微提高學習率
  

  • 使用時機：
    • 在訓練深度神經網絡時特別有用
    • 當你不確定最佳的固定學習率是多少時
    • 在長時間訓練的模型中，可以幫助克服學習停滯的問題
      

其他聚類及降維任務的微調策略：

• 選擇適合的距離度量：如歐氏距離、曼哈頓距離等，這會影響聚類結果的質量。
• 特徵縮放：在 K 均值等距離基礎的聚類算法中，特徵縮放（如標準化或歸一化）可以提高聚類效果。
• 特徵選擇：在降維之前使用特徵選擇方法來減少不必要的特徵。
• 數據預處理：如特徵標準化或中心化，有助於提升降維算法的效果。

實踐建議（Practical Tips for Tuning）

• 粗略搜索與精細調整結合：先使用隨機搜索或粗略網格搜索確定一個大致的範圍，再進行精細化的調整。也就是先使用較大的步長進行粗略搜索，找到大致的良好區域，然後在這個區域內使用更小的步長進行精細搜索。
• 使用交叉驗證：在微調過程中，使用交叉驗證來評估模型在不同超參數下的表現，確保模型在不同數據集上具有穩定的性能。在調整過程中使用 k 折交叉驗證（通常 k = 5 或 10）。
• 觀察多個指標：不要只關注一個性能指標（如準確率），盡可能的同時考慮其他相關指標。
• 記錄每一次的實驗結果：詳細記錄每次實驗的超參數設定和對應的性能。這有助於你理解參數變化對性能的影響，並避免重複無效的嘗試。
• 考慮計算成本：在資源有限的情況下，可以先用小型數據集或簡化模型進行初步調優。然後將最佳設定應用到完整模型上進行最後的微調。

結論

模型優化是一個需要耐心和創造力的過程。通過調整超參數、應用正則化技術、採用適當的微調策略，我們可以顯著提升模型的性能。不同的問題可能需要不同的優化策略，持續實驗、學習和調整是提高模型性能的關鍵。隨著你在這個領域積累更多經驗，你會逐漸培養出一種直覺，知道在什麼情況下應該使用哪種優化技術。