選擇合適的超參數來訓練Bert和TextCNN模型是一個復雜但關鍵的過程，它會顯著影響模型的性能。以下是一些常見的超參數以及選擇它們的方法：

1. 與數據處理相關的超參數

最大序列長度（max_length）

• 含義：指輸入到Bert模型的文本序列的最大長度。如果設置得太小，可能會截斷重要信息；設置得太大，會增加計算量和內存消耗。
• 選擇方法
  • 統計數據集中文本的長度分布，選擇一個能覆蓋大部分文本長度的值。例如，可以計算數據集中文本長度的中位數或95%分位數。
  • 進行初步實驗，嘗試不同的max_length值，觀察模型的性能和訓練時間，選擇性能較好且訓練時間可接受的值。

批次大小（batch_size）

• 含義：指每次訓練時輸入到模型中的樣本數量。較大的批次大小可以提高訓練的穩定性和效率，但可能會導致內存不足；較小的批次大小可以增加模型的隨機性，有助于跳出局部最優解，但訓練時間會更長。
• 選擇方法
  • 首先考慮可用的計算資源（如GPU內存）。如果內存有限，選擇較小的批次大小，如16或32；如果內存充足，可以嘗試較大的批次大小，如64、128甚至更大。
  • 進行不同批次大小的實驗，觀察模型的收斂速度和泛化能力。一般來說，較大的批次大小在訓練初期收斂較快，但可能會導致過擬合；較小的批次大小可能需要更多的訓練輪數才能收斂，但泛化能力可能更好。

2. 與Bert模型相關的超參數

學習率（learning_rate）

• 含義：控制模型參數更新的步長。學習率過大，模型可能會跳過最優解，導致無法收斂；學習率過小，模型收斂速度會非常慢。
• 選擇方法
  • 通常可以從一個中等大小的學習率開始，如1e-5或2e-5，這是Bert模型微調時常用的學習率。
  • 使用學習率調度器（如ReduceLROnPlateau或CosineAnnealingLR），在訓練過程中根據模型的性能動態調整學習率。
  • 進行學習率搜索實驗，嘗試不同的學習率值（如1e-4、1e-5、1e-6），觀察模型在驗證集上的性能，選擇性能最好的學習率。

訓練輪數（num_epochs）

• 含義：指整個數據集被模型訓練的次數。訓練輪數太少，模型可能沒有充分學習到數據的特征；訓練輪數太多，模型可能會過擬合。
• 選擇方法
  • 可以先進行少量的訓練輪數（如5 - 10輪），觀察模型在驗證集上的性能變化。如果性能還在提升，可以繼續增加訓練輪數；如果性能開始下降，說明模型可能已經過擬合，需要停止訓練。
  • 使用早停策略（Early Stopping），在驗證集上的性能連續多個輪次沒有提升時，提前停止訓練。

3. 與TextCNN模型相關的超參數

濾波器數量（num_filters）

• 含義：指TextCNN模型中每個卷積層的濾波器數量。濾波器數量越多，模型能夠提取的特征就越多，但也會增加模型的復雜度和計算量。
• 選擇方法
  • 可以從一個較小的值開始，如50 - 100，然后逐漸增加，觀察模型的性能變化。
  • 參考相關研究或類似任務中的經驗值，一般在100 - 300之間選擇。

濾波器大小（filter_sizes）

• 含義：指TextCNN模型中卷積核的大小。不同的濾波器大小可以捕捉不同長度的文本特征。
• 選擇方法
  • 常見的濾波器大小組合是[3, 4, 5]，這可以捕捉到文本中的3 - 5個連續詞的特征。
  • 可以嘗試不同的濾波器大小組合，如[2, 3, 4]或[4, 5, 6]，觀察模型的性能。

4. 通用的超參數

優化器

• 含義：用于更新模型參數的算法，常見的優化器有Adam、SGD等。
• 選擇方法
  • Adam是一種自適應的優化器，通常在大多數任務中表現良好，它結合了動量和自適應學習率的優點。可以優先選擇Adam作為優化器。
  • 如果想要更精細的控制，可以嘗試SGD，并結合動量（momentum）和權重衰減（weight_decay）等參數進行調整。

正則化參數

• 含義：如權重衰減（weight_decay），用于防止模型過擬合。
• 選擇方法
  • 可以從一個較小的值開始，如1e-4或1e-5，然后逐漸調整，觀察模型在驗證集上的性能。

超參數調優方法

• 網格搜索（Grid Search）：定義一個超參數的取值范圍，然后對所有可能的組合進行訓練和評估，選擇性能最好的組合。這種方法簡單直觀，但計算量較大。
• 隨機搜索（Random Search）：在超參數的取值范圍內隨機選擇組合進行訓練和評估，比網格搜索更高效，尤其是在超參數空間較大時。
• 貝葉斯優化（Bayesian Optimization）：利用貝葉斯定理，根據之前的實驗結果來預測下一組可能的超參數組合，以提高搜索效率。可以使用Hyperopt等庫來實現。