如何增加AI圖形訓練成效
改善方式
- 增加訓練數據集的大小：使用更多的數據集可以幫助模型更好地學習和理解圖像。
- 改善訓練數據的質量：確保訓練數據是適當的、清晰的和涵蓋了所有關鍵的元素。
- 增加模型的容量：增加模型的容量，使其能夠存儲更多的信息，可以通過使用更多的層或更大的網絡來實現。
- 使用更好的訓練策略：使用更先進的訓練策略，例如遷移學習、調整學習率或使用不同的優化器。
- 使用數據增強：使用數據增強技術，可以通過在原始數據上進行隨機操作，例如翻轉、縮放和旋轉，以增加數據集的大小和多樣性。
透過增加batch size改善成效
AI圖形訓練成效也可透過增加batch size改善成效，在某些情況下，增加batch size可以改善模型的訓練效果。
Batch size是指每個訓練批次使用的樣本數。當batch size變大時，每次訓練更新的平均梯度會更穩定，這可以有助於防止過擬合（overfitting）和提高模型的收斂速度。然而，使用過大的batch size可能會導致模型不足以從訓練數據中學習到具體的細節，因此需要在batch size和模型的效果之間進行平衡。
此外，增加batch size也會增加記憶體的需求，因此需要考慮硬件限制。在進行訓練之前，應該對每個項目進行優化，以確保設置合適的batch size。
總的來說，增加batch size可以改善模型的訓練效果，但是要注意平衡batch size和模型效果之間的關係，以確保模型具有良好的泛化能力。
結語
如何增加AI圖形訓練成效，除了可更換所使用model之backbone外，另外可透過增加batch size改善成效，但其中之副作用為訓練及之後跑圖測試時，時間會大大增加。如此需要從中找個平衡，適當調整batch size，可增加成效又不讓執行時間過久。