Adam
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學習率決定模型每次更新權重的步伐大小，是訓練中最關鍵的超參數之一。若學習率太大，模型會震盪不收斂；太小則收斂太慢。透過梯度下降法與適當的學習率調整技巧（如 Adam、Decay、Momentum、Warm-up）可加速並穩定模型訓練。選對學習率，能讓模型快速且準確地學到最佳解。
為提升模型泛化能力，資料須切分為訓練集、驗證集與測試集。訓練集用來學習參數，驗證集用於調參與早停，測試集則專供最終評估，不能參與訓練。常見比例為 6:2:2，資料量少時可用 K-Fold 交叉驗證確保評估穩定。適當切分資料能避免模型「偷看答案」，確保學習效果真實可靠。
過擬合是模型記住訓練資料細節，導致無法泛化。可透過 Dropout、L2 正則化、Early Stopping 等方法限制模型過度學習，提升對新資料的表現，讓模型學會規律而非死背答案。
隨著深度學習的發展，研究人員不斷地提出新的技術和模型架構來增強 (Enhance) CNN 的性能。這些增強方法可以從多個層面來提升 CNN 在圖像辨識、物件偵測等任務上的準確性、效率和魯棒性 (robustness)。
常見的 CNN 增強模型與技術
以下是一些重要的增強方向和代表性模型：
【電影票的百年通膨——最民主化的大眾娛樂現在是不是已經貴到不夠大眾了？】#葉郎每日讀報
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世界最大連鎖電影院 AMC 近日宣布要對該公司的會員擴大廣受歡迎的 「半價星期二」(Discount Tuesdays）活動，延伸至平常最少人看電影的星期三也能享
損失函數用來衡量模型預測與實際結果的誤差，如 MSE、Cross Entropy 等；而優化器則根據這些誤差反向調整神經網路的權重與偏差，使模型學習更精準。常見優化器如 Adam 結合 Momentum 和 RMSProp，具備快速收斂與穩定性高的特點。兩者就像導航與方向盤，引導模型走向最優解。