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知道我不知道（Anomaly Deection）
说出为什么我知道的（Expanable AI）
机器的错觉（防止Adversarial Attack）
终身学习（life-long Learning）
学习如何学习（Meta-learning）
极少训练资料（Few-show learning）
更进一步Zero-shot learning
增强学习勤奋却没有天分（Reinforcenment Learning）
网络架构缩小（Network Compression）
去除多余网络
参数二元化（变成-1、+1）
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