函數的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列問答集和資訊懶人包

Query Complexity

為了解決函數的問題，作者Szegedy, Mario,Newman, Ilan,Lee, Troy 這樣論述：

沙氏法對收益結構和績效之影響：臺灣會計師產業的證據

為了解決函數的問題，作者陳劍雄 這樣論述：

美國於2002年7月發布沙氏法案(The Sarbanes-Oxley Act of 2002, SOX)，SOX法案及其精神導致會計師產業發生重大變化。本文探討SOX與會計師產業收益結構和績效之關聯性，使用臺灣「1992-2019年會計師事務所服務業調查報告」的22,356筆觀察資料，透過收益函數來探討SOX對會計師產業之總收益、傳統服務份額、稅務服務份額和管理諮詢服務份額之影響。同時，本研究依樣本類型分為小型、中型、大型和國際型會計師事務所，從經濟管制理論(Theory of Economic Regulation, TER)的角度，考察SOX管制制度對會計師事務所績效之影響。我們運用會

計師產業的translog收益函數，並建立了迴歸方程式來檢驗我們的假說。本研究發現SOX法案對非國際型會計師事務所的收益產生了消極影響，但對國際型會計師事務所的收益產生了積極影響。SOX法案增加了非國際型會計師事務所的稅務服務份額，同時也增加了國際型會計師事務所的稅務服務份額。此外，我們還發現SOX法案對四種不同規模的會計師事務所的經營績效都存在正向影響。進一步的結果表明，在SOX管制之下，大型和國際型會計師事務所直接獲得了管制的利益(直接管制效應)，小型和中型事務所間接獲得管制的利益(間接管制效應)。本研究有助於文獻研究，為監管機構完善會計師事務所管理提供啟示。

全格局使用PyTorch：深度學習和圖神經網路 實戰篇

為了解決函數的問題，作者李金洪 這樣論述：

熟悉基礎，精通實戰。 　　接續了上一本實戰篇的基礎，本書將介紹目前最流行的物體辨識和自然語言處理在圖神經網路上的最完整應用。當你熟悉了神經網路之後，接下來要精進的就是針對網路結果的強化及最佳化。在GNN的基礎上，針對目前最流行的視覺處理模型進行修改、架設及強化，並且實際應用在現有的平台上。本書的重點就是大量了使用現有的Python函數庫，並且應用了最新的資料集，讓你能真正看到資料套用在模型上的強大能力。在針對Pytorch的函數庫上，不但有視覺應用，更有號稱人工智慧明珠的NLP應用。使用了Torchtext以及NLP的唯一/最佳選擇Huggingface Transformers。而大家

耳熟能詳，但又不知道怎麼用的模型，包括GPT-2、Transformer-XL、ALBERT、ELECTRA、DistillBERT等，在書中都有詳細介紹。另外為了解開DL的神祕，本書也難得介紹了Captum套件，讓深度神經網路更具可解釋性。本書最後也不忘介紹ZSL、這種極少量資料就可訓練高精度模型的方法。有關異質圖神經網路部分，也有大量DGL和NetworkX的範例，實戰篇+基礎篇兩本書，要不充分了解GNN都不行。 本書特色 　　～GNN 最強實戰參考書～ 　　●使用圖型的預訓練模型、Torschvision，GaitSet模型、CASIA-B資料集 　　●高級NLP模型訓練及微調、BE

RTology、CBOW、Skip-Gram、Torchtext、spaCy 　　●文字使用模型TextCNN來把玩IMDB資料庫 　　●高階工程師才會用的Mist啟動函數、Ranger最佳化器 　　●正宗NLP函數庫Huggingface Transformers詳解、AutoModel、AutoModelWithMHead、多頭注意力、PretrainedTokernizer