今天換個輕鬆的方式：用 TensorFlow Playground 來「看見」神經網路怎麼學習。這個互動平台就像一個神經網路戰鬥地圖，你可以自由調整參數，然後立刻看到模型的決策邊界如何改變。

下面我用這張圖，把介面分區講解：
神經網路互動平台介紹
這個互動平台讓你像玩遊戲一樣，親手體驗神經網路的運作原理。整個介面可以分為幾個主要部分：

1. 資料集 (DATA)
   在左下角的區域，你可以選擇不同的資料類型，這就像在挑選遊戲關卡的難度：

   雙環 (circles)：典型的非線性問題。

   雙月 (moons)：一個常見的玩具數據集。

   螺旋 (spiral)：需要深層模型才能解決的高難度挑戰。

   棋盤 (grid)：測試模型劃分複雜邊界的能力。
   你還可以調整訓練/測試的比例、資料噪聲 (Noise)，以及每次訓練處理的批次大小 (Batch size)，來模擬不同現實情境下的資料複雜度。

2. 特徵 (FEATURES)
   位於左中區，這個部分就像是模型的「裝備庫」。除了基本的輸入 X1 X2 之外，你還可以勾選二次方、乘積或三角函數等高階特徵。啟用這些選項後，輸入資料將帶有更多資訊，這能幫助模型更快地捕捉到資料中隱藏的模式，解決更複雜的問題。

3. 隱藏層 (HIDDEN LAYERS)
   畫面中央是神經網路的「核心隊伍」。你可以自由增加或刪除層數，並調整每層的神經元數量。這就像在配置你的戰隊：更多層次和神經元通常能提升模型的解決能力，但也會增加運算成本。神經元之間的連線顏色代表權重：藍色是正權重，橘色是負權重，而線條的粗細則表示權重的大小。

4. 訓練設定
   位於畫面上方，這裡決定了模型的「訓練節奏」。學習率 (Learning rate) 決定了模型每次更新的速度；激活函數 (Activation)，如 Tanh、Sigmoid 或 ReLU，則控制了神經元的輸出。正規化 (Regularization) (L1 或 L2) 可以幫助模型避免過度擬合，確保它在面對新資料時也能表現良好。

5. 輸出 (OUTPUT)
   在右下角，你會看到模型的「戰鬥結果」。背景顏色代表模型預測出的分類邊界，顏色越深，代表模型的預測信心越高。橘色和藍色的資料點則是實際的類別分佈。你可以透過右上方顯示的Test loss 和 Training loss，來即時觀察模型在訓練過程中的誤差變化。

這個平台提供了一個直觀且互動的方式，讓你親手操作神經網路，深入理解它如何從數據中學習和分類。