比例
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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。
為預防代謝性骨病與提升昆蟲營養價值，正確補鈣、補維生素與預餵（Gut-loading）至關重要。本篇將詳細介紹各種營養補充方法，確保守宮獲得完整均衡的營養。
正確計算餵食量，能避免肥胖或營養不良，保證守宮活力與長壽。
本篇將提供詳細的餵食量計算方法，幫助飼主為守宮制定個人化的餵食計畫。
除了主食昆蟲，適當的零食與非活體選項可增加口感多樣性並作為補充。正確使用零食昆蟲與替代飼料，能讓守宮飲食更豐富，同時避免營養失衡。
地棲守宮（Leopard Gecko、Fat-tail Gecko）健康成長關鍵在於**正確的營養攝取**。本篇將解析理想的營養成分比例，並區分幼體期、成體期與繁殖期雌性的需求。
## 理想營養成分比例
| 營養成分 | 理想攝取值 | 最低需求 | 功能 |
| :-- | :-- | :-
探討母乳中豐富的營養成分，包含乳糖、蛋白質、脂肪、人乳低聚醣、礦物質、維生素、荷爾蒙、生長因子、微生物群及微小RNA等，並闡述其對新生兒發育及免疫系統的益處，最後並從聖經經文闡述母乳象徵豐盛與安慰的意涵。
獎金制度，對業務或產品經理來說，往往格外敏感。不過，廣義上的獎金其實也涵蓋一般行政人員的年終獎金，以及各種型態的加給。它的核心設計，是公司（資方）希望除了合理留住人才的薪酬外，還能創造「多做多得」的激勵效果。這不僅僅是酬勞加碼，更是一種讓執行者感受到付出獲得回報的方式。
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。