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基於參數伺服器之雙批量尺寸學習

為了解決model x價格2023的問題，作者盧冠維 這樣論述：

分散式機器學習對於應用具有許多數據和參數的深度學習模型至關重要。當前對分散式機器學習的研究集中在使用更多硬體設備與強大的計算單元進行快速的訓練。對此，模型訓練傾向於使用更大的批量尺寸來加快訓練速度。然而，由於泛化能力差，大批量訓練往往會出現準確率低的問題。對於大批量，研究人員已經提出了許多複雜的方法來解決準確性的問題。這些方法通常具有複雜的機制，因此使訓練更加困難。此外，用於大批量的強大訓練硬體價格昂貴，並非所有研究人員都能負擔得起。我們提出了雙批量尺寸學習方案來解決批量大小的問題。我們使用硬體的最大批量尺寸來實現我們可以負擔的最大訓練效率。此外，我們在訓練過程中引入了更小的批量尺寸，以提高

模型的泛化能力。此方法在同一訓練中同時使用兩個不同的批量尺寸，以減少測試損失並獲得良好的泛化能力，且訓練時間只會略有增加。我們實作我們的雙批量尺寸學習方案並進行實驗。通過增加 5% 的訓練時間，我們可以在某些情況下將損失從 1.429 減少到 1.246。此外，通過適當調整大批量和小批量的百分比，我們可以在某些情況下將準確率提高 2.8%。而在訓練時間額外增加 10% 的情況下，我們可以將損失從 1.429 減少到 1.193。並且在適度調整大批量和小批量的數量後，準確率可以提升 2.9%。在同一訓練中使用兩種不同的批量尺寸會帶來兩個複雜性。首先，兩種不同批量尺寸的數據處理速度不同，所以我們必

須按比例分配數據，以最大化整體處理速度。此外，基於整體處理速度的考慮，較小的批量將看到更少的數據，我們按比例調整它們對參數服務器中全局權重更新的貢獻。我們使用小批量和大批量之間的數據比例來調整貢獻。實驗結果表明，此貢獻調整將最終準確率提高 0.9%。

Omni-Channel商業模式研究 – 以美國、台灣服飾業為例

為了解決model x價格2023的問題，作者陶永益 這樣論述：

透過智慧型行動裝置，消費者得以隨時隨地展開其購物流程，實體與虛擬通路之間的界線將逐漸模糊甚至消失，無縫的購物體驗將有助於提升消費者的忠誠度與價值，而受到2020年Covid-19疫情的影響，前往實體通路的可能性大幅降低，許多人轉以數位的方式搜尋、瀏覽、購買商品，疫情後，實體門市再次開放，但隨著人們消費習慣的改變，線上線下都已納入其購物流程當中，全通路的發展速度將大幅提升，因此，全通路對於服飾業者是未來重要的發展趨勢之一。本研究以個案研究法為主，對於美國與台灣的服飾產業之全通路發展與現象進行探討、分析、歸納與統整。本研究結果發現美國與台灣雖然在零售、電子商務的發展上有較相似的歷程，但在全通路的

發展上，美國服飾業者於全通路的策略發展上較為全面且多元，而台灣目前僅位於全通路的起步階段，因此針對全通路發展策略上之差異，本研究對台灣的服飾業者在未來發展的方向上提出實務建議，期望未來台灣服飾產業的全通路發展將更加快速與豐富。