机器学习的下一步

• 机器学习能不能知道“我不知道” 机器学习的 classifier 可以判断一张图片是不是猫，但是能不能判断出“我不知道这是什么”？这项技术叫做 Anomaly Detection。
• 机器说出为什么“我知道”
  • 神马汉斯的例子
  • 马辨识器的例子。机器只是辨识了英文字母
• 机器的错觉？
  • adversarial attack。感觉是 CV 里的技术
• 终身学习（Life-long Learning） 机器能否终身学习。现在模型一般只能对应一个任务，如果让一个模型去学习下围棋，之后再让它去学习玩星海。那么它就不会下围棋了。这被为 Catastrophic Forgetting。
• 学习如何学习 如何写一个能够写出具有学习能力的程序的程序。这被称为 Meta-learning/Learn to learn。
• 一定需要很多训练数据吗？
  • Few-shot learning
  • Zero-shot learning
• Reinforcement learning
• 神经网络压缩（Network Compression）
  • 把大神经网络路缩小
  • 参数二元化
  • 所有的参数都变成 +1 或 -1
• 如果训练数据和测试数据长得不一样
  • 对于 CV 来说，训练数据和测试数据长得差不多，比如手写体识别。但是如果在真实场景中，测试数据是彩色的，可能会出现准确率骤降的情况。那么如何解决呢？