9、工业物联网中的机器学习技术：应用、挑战与未来机遇

工业物联网中的机器学习技术：应用、挑战与未来机遇

1. 机器学习关键超参数

在机器学习中，有几个关键的超参数会显著影响模型的性能和行为：
- 折扣因子（Discount Factor） ：折扣因子用于控制机器学习智能体对当前奖励和未来奖励的权衡。当折扣因子较高时，未来奖励的价值低于当前奖励；而当折扣因子较低时，未来奖励的价值更高。因此，折扣因子可作为控制机器学习智能体行为的工具。
- 批量大小（Batch Size） ：批量大小决定了在梯度下降优化的每次迭代中使用的样本数量。小批量大小可能导致更新率有较大的变化，而大批量大小可以减少更新率的变化，因为模型的参数更新更一致。然而，大批量大小也可能减慢训练过程，并且不一定能带来更好的结果。因此，为给定任务找到最佳的批量大小是必要的。
- 丢弃率（Dropout Rate） ：丢弃是一种在神经网络中使用的正则化方法，其中一小部分神经元会被随机移除。丢弃率是一个可以调整的超参数，用于改变丢弃的概率。较低的丢弃率会导致较少的神经元被移除，而较高的丢弃率会导致更多的神经元被移除。这有助于减少过拟合，并防止网络记住数据。
- 迭代次数/轮数（Number of Iterations/Epochs） ：学习算法在训练时通常会对整个数据集进行多次迭代，迭代次数或轮数表示了这个过程。使用的轮数越多，模型就越准确。然而，增加轮数也会增加计算成本，使训练过程变慢且更昂贵。因此，在准确性和成本之间找到合适的平衡很重要。
- 神经元数量和隐藏层数量（Number of Neuron