练习深度进修体系最大年夜的难题在于缺乏标记数据。标记数据是控制深度进修模型精确性的泉源。不过，这些开端采取轮回回路的新型体系正在解决缺乏监督的问题。这厩ㄑ有一个永念头在主动凭空造出一些新的标记数据变量，最后反过来竽暌姑更多半据来练习本身。这种主动化机制让他们本身和本身进行模仿游戏，“玩”得多了，就能成为这方面的专家。

标记:无监督深度进修感知分组

原文： https://www.esmadrid.com/en/whats-on/escher-gaviria-palace

而这种井喷式的快速成长所将带来的科技能量，我们仁攀类文明远未做好控制它的预备。所以下次如不雅你看见一些难以置信的深度进修结不雅，可以测验测验寻找嵌在算法里的怪圈。

【本文是51CTO专栏机构大年夜数据文┞藩的原创译文，微信"大众,"号“大年夜数据文┞藩（ id: BigDataDigest）”】

     

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本文标题：深度学习中的怪圈将成就难以置信的成果

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