消融實驗是什麼意思
"消融實驗"（Ablation Study）是一種常見的機器學習和深度學習研究方法，用於理解複雜模型或算法的各個部分對整體性能的貢獻。這個詞語來自醫學中的「消融」術語，指的是去除或破壞某個組織或結構的過程。在機器學習中，「消融」指的是逐漸去除模型的一部分或幾部分，並觀察這對模型性能的影響。
在進行消融實驗時，研究人員會建立一個基線模型，然後開始逐漸移除某些層、特徵、參數或整個模組，並在每次移除後重新訓練模型。這樣可以幫助研究者確定哪些部分對模型的成功是最重要的，以及哪些部分可以安全地移除而不會顯著降低性能。
消融實驗有助於回答以下問題：
- 哪些特徵或模組對模型的性能貢獻最大？
- 哪些部分可以刪除而不會顯著影響模型的性能？
- 模型的哪些部分是冗餘的或不必要的？
通過進行消融實驗，研究人員可以獲得對其模型工作原理的更深入理解，並可能發現改進模型的機會，例如通過減少冗餘或不必要的部分來提高效率。