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# System prepended metadata

title: 模型優化紀錄
tags: [深度學習]

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# 12/23
## Demo
- Airfoil : fx84w097
- AOA : 5

![image](https://hackmd.io/_uploads/Byi1tG4wa.png)

## Result
### Best
- `batch size` : 96
- `learning rate` : 1e-4
- `epochs` : 15000
- Totl error `MSE`: 6.0e-4 `MAPE` : 25%
- Demo Case`MAPE` : 2.24 %
![image](https://hackmd.io/_uploads/Ske1yQ4vT.png)
### `batch size`
- `batch size` : 64
    - `learning rate` : 1e-4
    - `epochs` : 10000
    ![image](https://hackmd.io/_uploads/HJgQKzEPp.png)

# 12/16
- Demo
    - Airfoil : ah94156
    - AOA : 0 degree

![image](https://hackmd.io/_uploads/H1vrhXs86.png)
- `lr` : 1e-5
- `epochs` : 10000
- 誤差 `MSE` : 0.0017 `MAPE` : 129%
![image](https://hackmd.io/_uploads/BJDin7oU6.png)


# 10/30
- 資料筆數 : 3050
- 隱藏層層數 : 3
## 參數 4 萬
![](https://hackmd.io/_uploads/rypyt3oz6.png)
- `learning rate` : 0.004
- `epochs` : 2000
- `batch_size` : 128
- 與[舊模型使用的結構相同](https://hackmd.io/G6UuMljgS2Gck3HdYwIDPg?view#old-version)
- 比對兩者的結果，在0度攻角下誤差都在23%

![](https://hackmd.io/_uploads/r13swtnfp.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/HyPTvt3Ma.png)

# 10/29
- 資料筆數 : 3050
- 隱藏層層數 : 3
## 結論
`batch_size` 在 32 與 128 的情況下對模型沒有明顯的改變
## 參數 4 萬
![](https://hackmd.io/_uploads/rypyt3oz6.png)

- `learning rate` : 0.0001
- `epochs` : 2000
- `batch_size` : 32

![](https://hackmd.io/_uploads/SJXrK2jf6.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/Hy4vFnsMT.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/B1_DK3oz6.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/S10vthof6.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/rkZ_F2of6.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/HJPuYhozT.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/H15dYhsfT.png)

## 參數 : 7 萬
![](https://hackmd.io/_uploads/BkL3K3oGp.png)
### `learning rate` : 0.005 `epochs` : 2000 `batch_size` : 32

![](https://hackmd.io/_uploads/BkjAthifp.png)

### `learning rate` : 0.005 `epochs` : 3000 `batch_size` : 128
![](https://hackmd.io/_uploads/rkZ0tVhz6.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/Hyt5Er2GT.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/BkT5Er3Ma.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/ryLCVBhfT.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/B1oRNH3M6.png)

# 10/26
- 將數據中較為突出的點排除後，可以發現模型已經能相對準確的預測出 CFD 模擬的數據
    ![](https://hackmd.io/_uploads/S16SOFKba.png)
- 模型訓練
    - 1700 筆
    - 20000 `epochs` `batch_size` : 32 `learning rate` : 0.004
    - 三層架構
        ![](https://hackmd.io/_uploads/Hk6PXOF-p.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/BJLuuKtZa.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/r1gYuKYb6.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/HkBzv9tba.png)

![](https://hackmd.io/_uploads/r1y7w9KZa.png)

# old version
固定條件
- 訓練用數據比數 : 1700 筆
- 使用 `ah94156` 翼剖面在 0 度攻角下的結果做 demo
## 三層 `hidden layer`
### 固定每層神經元數量 : 128
![](https://hackmd.io/_uploads/SJ8CrOrba.png)
#### `batch_size` : 40 `epochs` : 1600 `lr` : 0.0001
![](https://hackmd.io/_uploads/SJn1UKhfa.png)
`MAPE`
- 上表面 : 23.07 %
- 下表面 : 23.28 %
### 第二層神經元數量 : 256
- `batch_size` : 32
#### `learning rate` : 0.004 `epochs` : 20000
![](https://hackmd.io/_uploads/r1tAnKtWT.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/ryb16KFZT.png)
#### `learning rate` : 0.003 `epochs` : 20000
![](https://hackmd.io/_uploads/HkICkf5bp.png)
![](https://hackmd.io/_uploads/ryN1lM5-6.png)


## 五層 `hidden layer`
### 每層神經元數量固定 128
![](https://hackmd.io/_uploads/BkgAi5rb6.png)
#### `learning rate` : 0.005 `epochs` : 5000
- `batch_size` : 30
    ![](https://hackmd.io/_uploads/Skw-2cr-T.png)
    ![](https://hackmd.io/_uploads/r13bh9BZp.png)
    - `MAPE`
        - 上表面 : 23.13 %
        - 下表面 : 23.34 %
- `batch_size` : 20
    ![](https://hackmd.io/_uploads/HJ8ep9B-T.png)
    ![](https://hackmd.io/_uploads/S19lTcBWp.png)
    - `MAPE`
        - 上表面 : 23.20 %
        - 下表面 : 21.59 %
#### `learning rate` : 0.002 `epochs` : 6000
- `batch_size` : 30
    ![](https://hackmd.io/_uploads/BkRiqorbT.png)
    ![](https://hackmd.io/_uploads/Hk-35jBZT.png)
    - `MAPE`
        - 上表面 : 20.79 %
        - 下表面 : 22.01 %