在深度學習中減少標籤需求2~5x，來自Deep Mind的CPC2.0

點擊上方「AI公園」，關注公衆號，選擇加「星標「或「置頂」 作者：Less Wright 編譯：ronghuaiyang 導讀 通過得到更好的表徵來減少對標籤的需求。 CPC 2.0的實踐 —— 只有1%的標記數據，達到74%的準確性(來自論文) 目前針對視覺、音頻等的深度學習需要大量的人工標註數據，每個類別都有很多樣本，這樣才能訓練一個分類器達到可接受的精度。 相比之下，人類只需要看到一個類別的

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