2025 08 04 左永安 顧問/講師/委員/宮主/秘書長/永續長/執行長/理事長 永續管理師 AI企畫師 AI 管理顧問師 AI 應用規劃師 模型訓練 是 機器學習過程 的 核心階段，其目標是透過學習 輸入特徵 與 輸出結 果 之間的 映射關係，找出最優的模型參數。 模型訓練 通 常涉及 1.損失函數的設置、 a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）： b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）： 2.優化演算法的選擇 以及 3.避免過擬合的策略。1. 損失函數2. 優化演算法 a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）： c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：3.. 過擬合的防範 Regularization： Early Stopping： Data Augmentation：
模型訓練
模型訓練 是 機器學習過程 的 核心階段，其目標是透過學習
輸入特徵 與 輸出結 果 之間的 映射關係，找出最優的模型參數。
模型訓練 通 常涉及
1.損失函數的設置、
2.優化演算法的選擇以及
3.避免過擬合的策略。
1.. 損失函數
損失函數（Loss Function）是一種用來衡量 模型預測值 與 實際目標
之間差異的 函數。
透過損失函數的計算，模型可以得知 自身的損失（Loss，代表不準確度），
損失值越高，表示模型預測結果與實際值的誤差越大，反之則表示模型越準確。
因此，損失函數 可以視為 評估模型好壞的指標。
在模型訓練過程中，系統會不斷計算損失，並
透過 優化器（Optimizer）
a. 均方誤差（Mean Squared Error, MSE）：
用於迴歸任務，計算 預測值 與 真實值 之 間 平方誤差 的 平均值。
b. 交叉熵損失（Cross-Entropy Loss）：
用於分類任務，衡量預測概率分佈與真實分 佈之間的差異。
2. 優化演算法
模型的訓練過程 透過 優化演算法 調整參數，以最小化 損失函數的值。
最常見 的優化演算法是 梯度下降法 及其變種：
使用 梯度下降（Gradient Descent）
等方法來最小化損失，藉此降低模型的誤差，以達 到最佳化的目的。
常見的損失函數包括：
a. 批次梯度下降（Batch Gradient Descent, BGD）：
基於整個 數據集 計算 損失函數 的梯度 並 更新參數。
b. 隨機梯度下降（Stochastic Gradient Descent, SGD）：
每次迭代僅使用一個樣本來 更新參數，速度較快但收斂不穩定。
c. Adam（Adaptive Moment Estimation）演算法：
結合了 動量法 和 RMSProp，能夠 自適應學習率，是目前最廣泛使用的
優化方法之一。
3.. 過擬合的防範
過擬合是模型在訓練數據上表現優異，但在測試數據上 表現不佳的現象。
為 了避免過擬合，通常採用以下策略：
Regularization：
在損失函數中添加懲罰項，如L1和 L2正則化。
Early Stopping：
當模型在驗證集上的表現開始下降時，停止訓練。
Data Augmentation：
透過 隨機旋轉、翻轉等方式 擴展 訓練數據集，提升模型的 泛 化能力。
