線上學習
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今天想來記錄一段師生關係。
這個學生是去年大學畢業季期間碰巧被我一對一遇上的德文系學生。
為什麼她是德文系學生卻特地在校外找德文課上呢? 原因是她有個很艱難的國考目標。
據我的對歷屆考題的觀察，這個國考的德文程度沒有C1以上考生是很難脫穎而出的。
於是我們兩個開始進行特訓。這是對她也是對我自
一、初遇這本書：提問的焦慮
我： 為什麼我總覺得，自己明明問了問題，卻得不到想要的答案？
書： 因為你的問題還不夠精準。
這句話，像是一面鏡子，照出我一直以來的困惑。
回想職場上的會議，我常常問：「這樣做對不對？」結果得到的回答，
不是長官一聲「再想想」，
Hi, 我是慢燃女子
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什麼樣的內容與
KOCW是一個韓國的大學免費提供公開課程錄像的平台，當中也有為留學生而設的韓文課程，適合大家自學韓文。
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Experience Replay 透過記憶池隨機抽樣過去經驗，打破時間相關性，提升學習效率與穩定性。Prioritized Replay 更聚焦於難學經驗，加速收斂。就像人類復盤與重點複習，讓 AI 學習更全面、有效。
批次訓練決定每次更新使用多少資料，影響速度與穩定性。Batch GD 穩定但耗資源，SGD 更新快卻波動大，Mini-Batch 則折衷最常用。常見批次大小為 32～128，能兼顧效率與收斂穩定性，並適合 GPU 加速。批次過大可能導致泛化下降或記憶體不足，因此需根據資料與硬體調整。
學習率決定模型每次更新權重的步伐大小，是訓練中最關鍵的超參數之一。若學習率太大，模型會震盪不收斂；太小則收斂太慢。透過梯度下降法與適當的學習率調整技巧（如 Adam、Decay、Momentum、Warm-up）可加速並穩定模型訓練。選對學習率，能讓模型快速且準確地學到最佳解。
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