超參數調優 (Hyperparameter Tuning) 是機器學習中一個至關重要的步驟，它指的是選擇模型訓練過程中不會被模型自身學習到的、需要人工設定的參數（稱為超參數）的過程，以獲得最佳的模型性能。
什麼是超參數？
超參數是在訓練模型之前設定的，它們控制著模型的學習過程和最終的結構。與模型參數（模型在訓練過程中學習到的權重和偏置）不同，超參數的值不會被模型自己調整。以下是一些常見的超參數的例子，具體取決於使用的模型：
- 學習率 (Learning Rate): 控制模型在每次更新參數時移動的步長大小（優化器相關）。
- 正則化強度 (Regularization Strength): 控制對模型複雜度的懲罰力度（例如 L1 和 L2 正則化）。
- 模型架構相關的參數:
- 神經網路中層的數量和每層神經元的數量。
- 卷積神經網路中卷積核的大小、數量和步長。
- 決策樹的最大深度、分裂節點的最小樣本數。
- 支持向量機 (SVM) 的核函數類型和參數 (例如 C、gamma)。
- 集成學習方法中基模型的數量。
- 訓練過程相關的參數:
- 批次大小 (Batch Size): 在每次迭代中用於計算梯度的樣本數量。
- 訓練的輪數 (Number of Epochs): 整個訓練數據集被模型遍歷的次數。
為什麼需要超參數調優？
模型的性能對超參數的選擇非常敏感。不同的超參數組合可能導致模型的性能差異很大，從欠擬合到過擬合都可能發生。超參數調優的目的是找到一組能夠使模型在驗證集（或測試集）上達到最佳性能的超參數值。
常見的超參數調優技術：
以下是一些常用的超參數調優方法：
- 手動調優 (Manual Tuning): 基於經驗和對模型的理解，手動嘗試不同的超參數組合並觀察模型的性能。這種方法適用於超參數數量較少的情況，但效率較低且容易遺漏最佳組合。
- 網格搜索 (Grid Search): 定義每個超參數的一組候選值，然後窮舉所有可能的超參數組合，對每種組合都訓練一個模型並評估其性能。雖然可以找到最佳組合，但當超參數數量較多或候選值較多時，計算成本非常高。
- 隨機搜索 (Random Search): 定義每個超參數的取值範圍或分佈，然後從這些範圍或分佈中隨機抽樣若干組超參數組合，並對每種組合都訓練一個模型並評估其性能。相比網格搜索，隨機搜索在超參數之間相互獨立影響的情況下通常更有效率。
- 貝葉斯優化 (Bayesian Optimization): 使用貝葉斯模型來預測在給定超參數組合下的模型性能，並智能地選擇下一組要嘗試的超參數，以期望能更快地找到最佳組合。這種方法通常比網格搜索和隨機搜索更有效，尤其在搜索空間較大且評估成本較高的情況下。
- 梯度優化 (Gradient-based Optimization): 對於一些可以計算梯度的超參數（例如某些神經網路架構參數），可以使用基於梯度的優化方法來進行調優。
- 進化算法 (Evolutionary Algorithms): 例如遺傳算法，可以將超參數組合視為個體，通過選擇、交叉和變異等操作來搜索最佳的超參數組合。
- 基於模型的優化 (Model-based Optimization): 使用一個代理模型（例如高斯過程或隨機森林）來近似目標函數（驗證集上的性能），然後利用這個代理模型來指導超參數的搜索。
調優的過程通常包括以下步驟：
- 確定需要調優的超參數。
- 為每個超參數定義一個合理的搜索空間（例如，值的範圍或候選列表）。
- 選擇一種超參數調優方法（例如，網格搜索、隨機搜索、貝葉斯優化）。
- 使用驗證集評估不同超參數組合下模型的性能。
- 選擇在驗證集上表現最佳的超參數組合。
- 使用選定的最佳超參數在完整的訓練集上重新訓練模型，並在測試集上最終評估其性能。
超參數調優是一個耗時但非常重要的過程，它可以顯著提升模型的性能，使其在實際應用中表現得更好。不同的問題和模型可能需要不同的超參數和調優策略。
