Learn Git Branching的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列懶人包和總整理

基於實驗追蹤與模型回復的機器學習超參數優化設計與實作

為了解決Learn Git Branching的問題，作者涂珮榕 這樣論述：

機器學習程式是透過不斷實驗、調整模型以訓練出一個理想模型為開發目標。為了使模型盡可能地符合期望，開發者需不斷執行超參數調整的過程，既存作法雖可達到在訓練期間調整超參數的功能，但仍有其不足之處。為了對比調整前後的差異，常見使用表格的方式去記錄實驗過程，然而此法較不易直觀地看出實驗之間的關連性。對此，本研究提出一個輔助超參數調整工具：RETUNE，利用回呼函式和checkpoint機制，讓使用者可在訓練期間對優化器超參數進行調整，結合視覺化方式即時反饋模型評估指標給使用者，並自動記錄調整時的模型配置等相關訓練數據。同時，提供回溯功能使模型得以回復至先前的訓練狀態，以進行模型比較。最後，以樹狀圖的

方式呈現先前調整歷程，協助使用者歸納過去的實驗，進而理解超參數對訓練產生的影響，更有效的進行優化器超參數調整與模型優化的過程。