前言

這幾天介紹了一些深度學習模型超參數最佳化的應用，以及一些關於最佳化的基本知識、測試函數等相關概念，我都認為挺有趣的，不知道有沒有滿足到各位的好奇心XD(現在大家的好奇心應該都在Chat-GPT等AI工具上了QQ)
不過其實目前這項技術看起來也還有很多發展的空間，不知道在未來會有甚麼有趣的發展。今天最後一天就來看看目前這項最佳化技術的一些發展方向和其他應用吧，若對各位的研究或者工作能提供一些方向就更好了。

心得

這次參加鐵人賽算是想要完成我在去年所許下的願望，因為在調整模型時我也常常使用這些最佳化的應用，比起手動調整到發瘋，我更希望藉由我分享的這些文章在幫助各位調整模型時能夠略盡棉薄之力。
目前最佳化模型的應用在網路上有一些相關資料，但並沒有很多，而且這次的主題是以往我比較少涉略的。所以在撰寫文章的時候確實感到比以往兩年的鐵人賽還要有更大的壓力，但還好還是有成功完賽。

結語

時間一轉眼就過去了，這30天的鐵人賽在文章撰寫的同時也在查閱資料，盡可能把我不太熟悉的觀念再補強，然後再分享給各位，希望各位也能從中更加熟悉最佳化在調整模型超參數的應用。
若各位對本系列文章有任何問題都歡迎於底下留言提問，若本系列文章內容有錯誤也請不吝指教了，這次鐵人賽的系列就到此結束。明年是否有要參加以及主題選擇目前還沒有想法，今年的事情變得非常多嗚嗚，差一點就沒時間寫文章了，希望明年不會忙碌到沒時間發文XD