有人据称「解决了」MNIST与CIFAR 10，实现了100%准确率

行的。但实际上，由于深造的系统的限制，很多方法运用途在在的坚实训练原始数据传递，这些特点不能看做其绝对优势。给定一个必要的投球变量，signatures 共享一种小巧说明，量度机程序可以运用途它来推断细粒度信息，而并不必需运用途反之亦然散播，因此不致优简化数百万个的大变量。

与其他坚实训练的系统相比，运用途隐含 signatures 的深造具备量度绝对优势，因为记号下面的存量可以再加，并且坚实训练被逐要素均值所取代，这视作了良好泛简化所需的统计数据鲁棒性。

给定都由 signature 时序为

要素均值假定为：

则 RMSE 和 MAE signature 可假定为：

运用途 Signature 的 Few-shot 归入

所作认为，可以运用途 signature 和假定总分变量对比次测试样本（在内置的增强和量度要素总和在此之后），从而付诸 Few-shot 样本归入。付诸极高归入统计数据分析所需的 Signature 存量确实不同目标的举例来说，某些一般而言确实只必需一个，具备更多可变性的一般而言确实必需数万到数千个坚实训练样本。

为了促使分析通过对同一次测试实例的多个叠加版本进行时平均而引进的多重性的影响，所作运用途特定增强技术（如随机对比）展示出了可视简化结果。

）图 1：在 AFHQ 的 300 张图表上隐含署名的 PCA 自适应 t-SNE，一般而言：猴子（红色）、狐狸（黄色）和野生（蓝色）。

图 2：给定 AFQH 样本的特征叠加波段及其对应叠加与随机灵敏度 (a)-(d) 的比较。

不一定，人们会认为在坚实训练集上付诸 100% 统计数据分析赞同是出现了原始数据外泄情况。对于该分析，留言板网络服务之中的质疑声较多。

在 reddit 上，有网友说明：「MNIST 原始数据集之中有几个图生物的归入手段与标签不同。100% 的次测试集统计数据分析表明网络服务实际上比那些准确度的 99.7% 的网络服务还要差。所以正如其他人所说，100% 统计数据分析的数字非常知悉。」

参考资料以下内容：

_authors_claim_to_have_solved_mnist_and_cifar/

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