機率
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Dropout 是防止過擬合的正則化技巧，訓練時隨機關閉部分神經元，迫使模型學習更通用的特徵，提升泛化能力。推論時會啟用所有神經元並縮放輸出，保持一致性。常見比例：MLP 0.20.5，CNN 0.10.3，RNN 可用 recurrent_dropout。
損失函數是模型學習的方向指引。分類任務用交叉熵，能精準衡量機率差異並加速收斂；迴歸任務用均方誤差，適合連續數值預測但對離群值敏感。若誤用 MSE 做分類，會導致收斂慢且準確率差。選對損失函數才能提升模型效能。
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即使口袋裡沒有錢，即使是一個窮光蛋，也有可能遇到不同的命運與機會。因為在生活的過程中，有些人可能曾經擁有不錯的成績，無論是狀態還是財富都相對穩定，但一個錯誤的決策，或者未能看清某些盲點，都可能導致財務出現問題。這其實很正常，因為人生本就是高低起伏的旅程。
有時候，要看清楚某些事情，需要時間的沉澱。
大家好，我是股市基友。今天我們要來聊一個很有趣的話題，一個看似天大的利多，但如果你只看表面，可能會讓你掉入溫水煮青蛙的陷阱。
結論先說：別再為「降息」兩個字興奮了！
摩根士丹利（Morgan Stanley）那份看似「鴿派」到不行的報告，預測聯準會（Fed）的降息幅度可能遠超預期，這件事的背後真
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NLP 問題從 LSTM 等 RNN 模型轉向 Transformer
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投資做的好或不好不是單純看結果，也就是說獲利不代表一切，為什麼這麼說，當大盤處於大多頭的時候，人人都可以獲利，這時候獲利很簡單。
激活函數是神經網路能學習非線性特徵的關鍵，沒有它，無論堆疊多少層都只是線性模型。常見激活函數如 ReLU、Sigmoid、Tanh、Leaky ReLU、Softmax 各有用途，其中 ReLU 最常用，具高效與快速收斂優點。選擇合適的激活函數能讓模型具備更強的表達力與判斷力，是深度學習的核心之一。
多層感知器（MLP）是最基本的前饋神經網路，由輸入層、隱藏層與輸出層組成，並透過多層全連接層逐步提取特徵。每層節點與前一層所有節點相連，常搭配非線性激活函數如 ReLU，使模型具備學習複雜關係的能力。MLP 是深度學習的基礎結構之一，廣泛應用於分類與回歸任務中。
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股價會說話，不過採用技術分析觀點時，必須了解它的特性或侷限才能降低風險。技術分析是推測可能的發展，但不會告訴投資人機率有多高？不會顯示其中風險程度，除了推測股市可能的發展之外，判斷機率與風險才是決定後續能否獲利的最重要關鍵。
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判斷「當天大盤是先漲後跌」還是「先跌後漲」並不容易，但可以透過以下幾個 技術面、籌碼面、消息面 和 盤前預測 的方式來提高判斷勝率：