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深度神经网络通过对比自监督学习的进化
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原文中文，约2000字，阅读约需5分钟。
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内容提要
该文章介绍了一种使用自监督学习来进化深度神经网络的框架，实验结果表明学习到的网络结构对标注数据量不敏感。
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关键要点
- 提出了一种使用自监督学习进化深度神经网络的框架。
- 实验结果显示，学习到的网络结构对标注数据量不敏感。
- 该框架在CIFAR-10数据集上进行实验，降低了对标注数据的依赖。
- 自监督学习相比于监督学习能够进化出更适合的神经网络结构。
- 深度神经网络的设计时间较长且依赖于标注数据是主要限制。
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