提高機器學習準確率通常不是只改一個參數，而是依序檢查資料品質、訓練資料量、超參數、模型結構與訓練流程。實務上最穩的做法，是先確認資料集切分與標註沒有問題，再用交叉驗證、網格搜索、隨機搜索或 Keras Tuner 找到較好的設定。
提高機器學習準確率有哪些方向？
提高機器學習準確率可以從資料、參數、模型與訓練時間四個方向處理。若資料品質不好，後面的超參數調整通常只能有限改善。
常見做法如下：
| 方向 | 做法 | 適用情境 |
|---|---|---|
| 增加訓練數據 | 收集更多樣本、修正標註、補足稀有類別 | 模型在驗證集表現不穩 |
| 調整超參數 | 學習率、損失函數、正則化、批量大小 | 模型可學習，但效果卡住 |
| 改變模型結構 | 增減層數、神經元數量、激活函數 | 欠擬合或過擬合明顯 |
| 訓練更長時間 | 增加 epoch 並搭配 early stopping | 損失仍持續下降 |
| 更換模型 | 嘗試卷積神經網路、殘差網路等架構 | 目前模型不適合資料型態 |
這些方向需要搭配驗證集或交叉驗證觀察，而不是只看訓練集準確率。訓練集準確率提高但驗證集下降，通常代表過擬合。
超參數是什麼？
超參數是在訓練前由開發者設定、模型不會自動學到的參數。學習率、批量大小、正則化強度與損失函數都會直接影響模型收斂速度與泛化能力。
常見超參數包含：
- 學習率：決定模型每次更新權重的幅度。
- 損失函數：決定模型要最小化的目標。
- 正則化項：控制模型複雜度，降低過擬合。
- 批量大小：決定每次更新權重時使用的樣本數。
- 層數與神經元數量：決定模型容量。
原文提到可先嘗試的範圍很實用：學習率可從 `0.001` 到 `0.01` 之間試，正則化率可從 `0.001` 到 `0.01` 之間試，批量大小可先試 `32`、`64`、`128`。
如何用 Keras Tuner 調整模型參數？
Keras Tuner 可以把超參數搜尋流程自動化。開發者先定義可搜尋的 units 與 learning_rate，再由 tuner 依目標指標尋找較好的模型設定。
```py
import tensorflow as tf
from tensorflow import keras
from tensorflow.keras import layers
def build_model(hp):
model = keras.Sequential()
model.add(
layers.Dense(
units=hp.Int("units", min_value=32, max_value=512, step=32),
activation="relu",
input_shape=(784,),
)
)
model.add(layers.Dense(10, activation="softmax"))
model.compile(
optimizer=keras.optimizers.Adam(
hp.Choice("learning_rate", values=[1e-2, 1e-3, 1e-4])
),
loss="categorical_crossentropy",
metrics=["accuracy"],
)
return model
tuner = keras.tuner.RandomSearch(
build_model,
objective="val_accuracy",
max_trials=5,
directory="my_dir",
project_name="MNIST",
)
```
這個範例的資訊增益在於把「要調什麼」收斂成兩個可操作欄位：神經元數量與學習率。若剛開始調參，不建議同時放太多變數，否則很難判斷是哪個設定造成改善。
網格搜索和隨機搜索怎麼選？
網格搜索會枚舉所有指定組合，結果較完整但成本較高。隨機搜索只抽樣部分組合，速度較快，適合參數範圍大或訓練成本高的模型。
```py
from sklearn.model_selection import GridSearchCV
model = SomeModel()
param_grid = {
"learning_rate": [0.1, 0.01, 0.001],
"regularization_rate": [0.1, 0.01, 0.001],
"batch_size": [32, 64, 128],
}
grid_search = GridSearchCV(model, param_grid, cv=5)
grid_search.fit(X_train, y_train)
print(grid_search.best_params_)
```
```py
from sklearn.model_selection import RandomizedSearchCV
from scipy.stats import uniform
model = SomeModel()
param_dist = {
"learning_rate": uniform(0.01, 0.1),
"regularization_rate": uniform(0.01, 0.1),
"batch_size": [32, 64, 128],
}
random_search = RandomizedSearchCV(model, param_dist, n_iter=10, cv=5)
random_search.fit(X_train, y_train)
print(random_search.best_params_)
```
如果模型訓練一次只要幾秒，網格搜索很適合建立基準。若模型訓練一次需要數分鐘以上，隨機搜索通常更務實。
改變模型結構時要注意什麼？
改變模型結構是在調整模型容量。增加層數或神經元可能改善欠擬合，但也可能讓模型記住訓練資料而無法泛化。
神經元是人工神經網路的基本計算單元，通常由輸入、權重、偏差與激活函數組成。訓練神經網路時，模型會調整權重與偏差，讓輸出逐步接近標註答案。
實務上可以依序檢查：
- 訓練集與驗證集準確率都低：可能欠擬合，可增加模型容量或訓練時間。
- 訓練集準確率高、驗證集準確率低：可能過擬合，可增加正則化、Dropout 或資料增強。
- 準確率大幅震盪：可能學習率太大或批量大小不合適。
常見問題
機器學習準確率低時應該先調模型還是先看資料？
機器學習準確率低時應先看資料。資料標註錯誤、類別不平衡或訓練驗證切分不合理，會讓模型調參失去意義。
網格搜索一定比隨機搜索準嗎？
網格搜索不一定比隨機搜索更好。網格搜索只會測試開發者列出的固定值，隨機搜索反而可能在連續範圍中找到更好的組合。
訓練更久一定會提高準確率嗎？
訓練更久不一定提高驗證準確率。若模型已經過擬合，增加 epoch 只會讓訓練集表現更好，驗證集表現更差。
Keras Tuner 適合初學者使用嗎？
Keras Tuner 適合初學者用來理解超參數搜尋流程。建議先限制搜尋範圍，例如只調 learning rate 與 units，避免一次搜尋太多維度。
參考資料
- TensorFlow 官方文件，Keras Tuner，https://www.tensorflow.org/tutorials/keras/keras_tuner，存取日期：2026-08-27。
- Optuna 官方網站，https://optuna.org/，存取日期：2026-08-27。
- Hyperopt GitHub，https://github.com/hyperopt/hyperopt，存取日期：2026-08-27。
延伸閱讀
關於作者 {#author}
Claire Chang ｜ 企業 AI 導入與流程轉型顧問。專注於 AI Agent 架構設計、ERP 系統整合與企業 AI 治理。
首次發布：2022-12-22