【生成式人工智慧與機器學習導論2025】第 6 講：一堂課搞懂訓練類神經網路的各種訣竅

本講 Podcast 中，洪毅李教授講解了訓練類神經網路時可使用的各種技巧，強調理解每個技巧背後所改進的機器學習步驟（Loss Function、函式選擇範圍、最佳函式搜尋）及其帶來的優勢（更好的 Optimization 或 Generalization）至關重要。課程內容涵蓋多種 Optimizer（如 Adagrad、RMSProp、Adam），以及 Dropout、Initialization、Pretrain 等技術，並探討了 Convolutional Neural Network (CNN) 的設計原理，最後講解了 Loss Function 的定義，包括分類問題中 Cross Entropy 的應用，以及 Data Augmentation 和 Semi-supervised learning 等方法，旨在幫助學習者在面對新的訓練技巧時，能夠有系統地分析並應用於實務中。