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知道我不知道（Anomaly Deection）
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说出为什么我知道的（Expanable AI）
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机器的错觉（防止Adversarial Attack）
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终身学习（life-long Learning）
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学习如何学习（Meta-learning）
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极少训练资料（Few-show learning）
更进一步Zero-shot learning
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增强学习勤奋却没有天分（Reinforcenment Learning）
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网络架构缩小（Network Compression）
去除多余网络
参数二元化（变成-1、+1）
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机器学习谎言
训练资料和测试资料的分布完全不一致。
可以做预处理