Teachable Machine提供細緻影像調整，提升模型精確度。了解超參數如learning rate、epoch、batch size的調整方式，是打造卓越深度學習專案的關鍵。本影片講者Felix Lin為淩耀電子（CIRCUS Pi ）經理，將繼上集『零基礎輕鬆入門Teachable Machine上手實作，訓練你的第一個AI模型！』的入門教學，進一步介紹如何運用Teachable Machine提升準確性及設定超參數的眉角。
影片章節重點摘要如下：
1.從輸入影像提升準確性：
Teachable Machine是一個強大的工具，透過調整輸入影像的細節，可以提高深度學習專案的準確性和模型完美度。通過確保資料集中的目標清晰可見，以及調整背景和特徵，能使訓練出的模型更適應並提高辨識度。
2.認識Teachable Machine上的超參數：
在Teachable Machine中，超參數是重要的參數，如learning rate、epoch（迭代次數）、以及batch size。這些超參數可以通過Advanced設置進行微調，影響模型的訓練效果，了解這些超參數的作用對於優化模型性能至關重要。
3.何為迭代次數 Epoch：
Epoch是指模型對整個訓練資料集運行的次數。在Teachable Machine中，預設的Epoch數為50次，但新手可以調整此數值以觀察模型的訓練結果。適當的Epoch數有助於模型的收斂，但在資料量較小的情況下，提高Epoch可能效果不太明顯。
4.何為批量大小 batch size：
批量大小即在每次訓練過程中使用的資料數量。在Teachable Machine上，調整批量大小可能影響RAM的使用，大批量可能需要更多記憶體，但也能更有效地訓練模型。找到適當的批量大小是在資源和效能之間取得平衡的重要一環。
5.何為學習率 Learning rate：
學習率是指在每次權重調整中的步長，是影響神經網絡訓練收斂速度的重要因素。在Teachable Machine上，預設學習率為0.001，但新手可以透過調整這個數值來觀察模型的不同表現。學習率的合理調整可以影響模型的訓練效果，達到更好的訓練結果。
小結
在Teachable Machine的學習旅程中，細心調整迭代次數、批量大小和學習率，是實現模型優異性能的不二法門。精確調校這些超參數，讓模型更符合需求，是提升深度學習專案成功的關鍵。以Teachable Machine為助力，打造出更精準且高效的深度學習模型。
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(責任編輯 : Peter Wang)
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