什麼是超參數

超參數是機器學習和深度學習中一個重要的概念。它指的是在模型訓練之前定義的參數，這些參數不是通過訓練數據學習得到的，而是需要人工設定。超參數的選擇對模型的性能和效果有著直接的影響，因此在選擇超參數時需要非常謹慎。

超參數的種類包括學習率、批量大小、正則化參數、網絡結構的深度和寬度等。選擇合適的超參數可以幫助模型更好地學習數據特徵，從而提高模型在新數據上的泛化能力。通常，超參數的選擇過程會涉及到交叉驗證等技術，以確保所選參數能夠有效提升模型表現。

然而，設定超參數的過程是一個具有挑戰性的任務，通常需要經驗和大量實驗。近年來，自動化超參數優化技術（如貝葉斯優化）逐漸興起，旨在減少人工調參的時間和精力投入。這些方法通過智能搜索超參數空間，能夠有效找到較優的超參數組合。

在未來，隨著機器學習技術的不斷進步，超參數優化方法將會變得更加智能化和自動化，甚至有可能實現完全自動化的模型訓練過程。