提醒
⚠️ 注意，本篇不是在講神經網路（Neural Network），是在探討人的學習
動機
有看過尼爾前面的文章大概會知道，尼爾多數文章都會離不開「學習」的主題，不過更多時候，會以「自我成長」來包裝（？）但必須強調，尼爾也只是一個職場的小菜雞，年紀來說也不算什麼很有經歷的人，並不是以過來人的身份在傳授知識，只是把在學習跟成長的過程中，所產生的想法跟大家分享。
主題：深度 vs 廣度
選擇的產生
通常會需要「選擇」要往廣度還是深度學習的情境，多半是你有一個明確的目標，但對於達成目標的努力路徑是陌生的。舉個例子，假設你在學習打籃球，「廣度」練習的做法可能會是練習運球、投籃、體能鍛鍊、看影片學習戰術。但假設你的目標是要參加一個三對三鬥牛比賽，然後日期很近，你短時間內沒辦法把這些都練得不錯，可能比較好的做法是專練防守或者專注練習某一個區域的投籃，而這就會是「深度（精度）」的學習。
那該怎麼選？
接下來可能一整段都是廢話（誤）必須很坦白的說，這個問題沒有一概而論的正確答案。基本上得是判斷你的目標，甚至不是只有短期的目標，也要分配一些權重去考量到長期的目標。拿初階軟體工程師找工作為例好了（抱歉我只能舉這種例子XD）：短期目標是拿到offer，而中長期目標可能是能力有很不錯的成長，在未來拿到一個更好的薪水，或者進入自己更喜歡的地方工作。倘若我為了衝刺短期目標，特意去練習某一份職缺所要求的技能，花很多時間把履歷修得很漂亮，Tech Stack搞得很廣很fancy，但花的這些時間能轉換成未來可用的技能的比例卻不高，那可能就會形成短視近利困境。
並非你所想
再來，尼爾也發現，有時候當一個人在做深度學習的時候，反而會得到一些想法和觀點，而這些觀點居然可以幫助你很有效的做廣度學習，反之亦然。
如果你覺得說：哦我現在要求職，我得做點廣度學習，然後看了一些知識點等等，「或許」沒有真正的幫助，但或許你把那段時間拿去做一些深度的學習跟理解，反過來在面試的時候，解釋一些東西，或對方拋給你廣度的東西時，你反而能夠迅速理解並吸收，進而達到對方想要的回應。
小結
這只是短文分享，內容並無牽涉較學術的討論，或長篇大論的完整觀點。因此尼爾做個「簡單」的結論：「廣度 vs 深度」你可以視為一個假議題，又或者奧秘，太過於糾結應該怎麼選擇，反而會困住自己的腳步。保持彈性、頻繁的調整自己的步調與作法，會比無腦的加深或拓寬，總體來得更穩健更有幫助。另外，也記得建立一個把自己當作價值投資的觀念，長期持有而非炒短線，即使現在沒有賺很多（收穫不如預期的好），但不斷的調整進步，長遠來看，你會走在正確的道路上，而未來的你，將會很感謝過去的你保持彈性。
後記 1
保持彈性的部分可以去看啟發系列#1 藍色監獄，或直接去看藍色監獄這部作品，裏面的主角成長、學習、突破的關鍵，就是不斷地質疑、打破自我，並重新建造新的自我。
後記 2
如同小結裡說的，廣度深度都很重要，因此選擇哪一個其實是個假議題。更重要的是，你有沒有清楚自己的目標，以及自己的能耐到底在哪邊。哪些是你不能拋棄的，哪些是你想要突破的話，必需要捨棄的。
可複製的成功不一定要犧牲，但也不一定有什麼價值。
然而，你真正的成長突破，通常需要大破大立、置死地而後生。
