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開發一款結合「古文字與角色互動的手機遊戲」，那待辦事項可能會像這樣：
🎯 大目標：開發一款結合古文字與角色互動的手機遊戲
📚 前期規劃
- 定義遊戲核心概念與風格（例如：古文字解謎＋角色冒險）
- 設定主要角色與世界觀（如：Mio、vendor cat、honey ant）
- 撰寫初步劇
RNN（循環神經網路）是一種專門用來處理序列資料的神經網路架構，它最大的特色是能夠「記住過去的資訊」，將前一時間步的輸出作為當前輸入的一部分，形成一種時間上的記憶鏈。這使得 RNN 特別適合處理像語音、文字、時間序列數據等有順序關係的任務。
RNN（循環神經網路）具備記憶先前輸入的能力，能保留上下文資訊，特別適合處理語音、文字、時間序列等具備時間關聯性的資料。相較之下，MLP 與 CNN 無法記憶過去輸入，僅適合處理圖像、表格等固定特徵的任務。因此，RNN 是理解序列建模與發展 Transformer 等進階模型的重要基礎。
卷積神經網路（CNN）是一種模仿人類視覺皮質運作方式的深度學習模型，特別擅長處理圖像資料。透過卷積層提取局部特徵、池化層進行降維壓縮，再經由全連接層進行分類，CNN 可有效辨識圖像中的邊緣、形狀與紋理，廣泛應用於影像辨識、醫療影像分析、無人駕駛等領域。
CNN 處理彩色圖像時，輸入為多通道（如 RGB 三通道），每個濾鏡同樣擁有三維結構，對各通道分別卷積後再相加形成輸出。若使用多個濾鏡，則能同時提取不同特徵，每個濾鏡輸出一張特徵圖，形成多通道輸出。這樣的設計能捕捉邊緣、紋理與形狀等多層次資訊，是 CNN 成功應用於影像辨識的關鍵技術。
卷積層的步長與填充決定特徵圖大小與資訊保留。步長 stride=1 可完整保留細節，stride=2 則快速縮小尺寸；填充 same 會補零以保持輸入輸出一致，valid 不補零會讓特徵圖縮小。兩者的搭配能在保留重要特徵的同時控制計算量與模型規模，是設計 CNN 的核心技巧。
池化層能縮小特徵圖，減少計算與參數並防止過擬合。MaxPooling 突顯重要特徵，AveragePooling 抗雜訊，GlobalAveragePooling 減少參數。雖無學習權重，卻能提升模型對平移、旋轉等變化的容忍度，是 CNN 穩健高效的關鍵。
卷積層透過濾鏡在圖像上滑動，提取局部特徵並生成特徵圖，能有效學習邊緣、紋理與形狀。其超參數如濾鏡大小、步幅、padding 與濾鏡數量會影響輸出效果。相比 MLP，CNN 透過參數共享與局部感知減少參數量並保留空間資訊，能逐層學習由低階到高階的語意特徵，成為影像辨識的關鍵技術。
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。
早停法與模型保存是避免過度訓練的關鍵策略。早停能在驗證集表現連續數輪未改善時自動中止訓練，防止過擬合；模型保存則確保最佳權重被記錄，不會被後續結果覆蓋。兩者結合能節省時間、保留最佳版本，方便後續部署與跨平台應用，是深度學習實務中最成熟且必要的訓練技巧。