麻省理工学院的研究表明，短期“指导”可以显著提升被认为“不可训练”神经网络的性能。该方法通过对齐目标网络与引导网络的内部表示，帮助网络更有效地学习。实验显示，即使未训练的网络也能传递有价值的结构偏见，从而改善学习效果。这项研究揭示了网络设计的潜力，为机器学习提供了新工具。
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