權重
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隱藏層讓神經網路能學習資料中的抽象特徵與非線性關係。若只有輸入與輸出層，模型僅能學習簡單的線性對應，難以處理複雜問題。加入隱藏層後，模型能逐層提取更深層的模式與結構，是深度學習成功的關鍵。隱藏層越多，模型表達力越強，但也需注意過擬合風險。
AI時代系列(2) 機器學習三部曲: 🔹 第二部：《深度學習 —— 神經網路的革命》
10/100 第一週：深度學習基礎入門
10.小結與測驗：手寫數字分類（MNIST）🖊 用 TensorFlow 練習第一個深度模型！
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為提升模型泛化能力，資料須切分為訓練集、驗證集與測試集。訓練集用來學習參數，驗證集用於調參與早停，測試集則專供最終評估，不能參與訓練。常見比例為 6:2:2，資料量少時可用 K-Fold 交叉驗證確保評估穩定。適當切分資料能避免模型「偷看答案」，確保學習效果真實可靠。
過擬合是模型記住訓練資料細節，導致無法泛化。可透過 Dropout、L2 正則化、Early Stopping 等方法限制模型過度學習，提升對新資料的表現，讓模型學會規律而非死背答案。
※ 英文原則：
※ 編碼宣告：
※ 文件開頭：
※ 文件開頭範例：
※ 註解範例：
※ 註解原則：
※ 元件權重原則：
※ 元件權重範例：
※ Class管理：
※ 語意化：
範例一：
範例二：
範例三：
範例四：
範例五：
範例六：
※ 開發人員工具：可以參考命名
Gaussian Filtering（高斯濾波）是一種常用的影像平滑技術，廣泛應用於影像處理及計算機視覺中。它通過對影像進行高斯函數形狀的卷積運算，使得每個像素的新值由其周圍像素根據高斯權重加權平均計算而得。
主要特點：
平滑降噪：有效去除影像中的高頻噪聲，讓影像看起來更柔和、噪點減少。 權重分
多模態注意力圖是用來可視化多模態模型中注意力機制如何在不同模態（例如文字、圖像、聲音等）間分配焦點和建立關聯的工具。透過多模態注意力圖，可以直觀理解模型在融合和選擇信息時的關鍵特徵與模態互動。
多模態注意力圖的主要可視化方法包括：
1. 注意力權重熱力圖（Heatmap）
• 展示不同模態
多模態融合的具體技術包括多種經典與進階方法，主要可分為特徵級、決策級和模型級等不同層次，常見的融合技術與方法如下：
1. 特徵級融合（Feature-level Fusion）
直接拼接（Concatenation）：將不同模態的特徵向量直接合併為一個高維特徵，最常用且簡單。
逐元素操作
LoRA（Low-Rank Adaptation）是一種高效的微調技術，設計用於快速適應大型預訓練模型（如GPT、BERT、T5）以完成特定任務，同時大幅減少需要調整的參數數量。它通過在模型的權重矩陣中引入低秩（low-rank）分解，僅學習少量可訓練參數，避免完整微調帶來的龐大計算和記憶體消耗。
類神經網路是如何運作的呢？
對於比較簡單的問題，我們可以使用決策樹或圖，並用程式算出結果。但是當問題複雜到一定程度時。我們就會做類似神經網路更複雜的演算法。
類神經網路一開始有一層輸入層，將資料傳給中間隱藏層的每一個節點，而每個傳輸過程都會有一個權重值，將資料與權重值做計算，並經過多層的隱藏層計
