Max
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卷積神經網路（CNN）是一種模仿人類視覺皮質運作方式的深度學習模型，特別擅長處理圖像資料。透過卷積層提取局部特徵、池化層進行降維壓縮，再經由全連接層進行分類，CNN 可有效辨識圖像中的邊緣、形狀與紋理，廣泛應用於影像辨識、醫療影像分析、無人駕駛等領域。
Flatten 將 CNN 提取的多維特徵圖攤平成一維向量，供全連接層（Dense）進行分類決策。Dense 層可整合所有特徵，搭配激活函數如 ReLU 與 Softmax 完成輸出，是 CNN 模型邁向分類的關鍵步驟。
批次正規化（Batch Norm）可穩定激活分布、加速收斂並提升泛化能力，常用於卷積或全連接層後、ReLU 前。透過標準化與可學參數調整輸入分布，是 ResNet、Transformer 等架構的關鍵技術。小 batch 時可改用 Layer Norm 或 Group Norm。
池化層能縮小特徵圖，減少計算與參數並防止過擬合。MaxPooling 突顯重要特徵，AveragePooling 抗雜訊，GlobalAveragePooling 減少參數。雖無學習權重，卻能提升模型對平移、旋轉等變化的容忍度，是 CNN 穩健高效的關鍵。
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特徵縮放的常用方法主要有以下幾種：
最小最大縮放（Min-Max Scaling）
將特徵值縮放到固定範圍（通常是0到1之間），計算公式是
。這種方法適合數據分佈較均勻或需要映射到特定範圍的場合，但對極端值敏感。
標準化（Standardization）
將特徵值的平均數轉為0，標準差轉為
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洛杉磯
