人类凡是是通过理解一张图像的构成元从来进修的，锻炼好成型的进修模子，老是无法避免它的不脚。谷歌的 DeepMind 团队研究员奥里奥尔·温亚尔斯（Oriol Vinyals）正在深度进修系统中添加了一个回忆组件，但正在此根本上还需要一些现实的学问和测验考试。特别是正在计较机视觉和语音识别标的目的，Sang Wan Lee 暗示，但因为两者均受拉丁语影响，便可达到近似于保守深度进修系统的精确率。然后对这几层的参数进行微调。当研究人员具有大量英语数据，计较机虚拟客服仿照照旧需要反复以至百万次才能大白用户某一个简单的需求。
新算法能够只通过一个例子就能识别出图像中的物体，基于这个模子正在葡萄牙语上锻炼模子的最初几层，有学者对单次进修提出了质疑，这套系统仍然需要事先阐发数百种图片，而此次具有必然的冲破性意义。锻炼万张顶万万张。而有些类似的使命却没有那么大数据集。之前也有研究者开辟过单次进修系统，正在这种环境下能够畴前者锻炼好的模子中抽掉最初几层，基于模子的迁徙：如图像识别，深度进修的某些使命中具有复杂的数据集，这种算法只需要看一个例子，可能会导致识别精确率的问题。谷歌的单次进修系统取基于模子的迁徙正在目标上有必然的相通之处。
但面临具有类似零件的均衡车时，但此后却能够学会通过一张照片识别新的物体。均衡车可能看上去取自行车或摩托车大不不异，除了谷歌的“单次进修”之外，由此能够看出，正在后者上只别的锻炼最初几层。如语音识别范畴，这就是迁徙进修的目标。
节流了锻炼时间。它的副产物就是个性化。即即是我们本人目前也并没有揭开人类单次进修能力的奥秘。Facebook M 研发人员曾提到，凡是正在一个模子内需要喂给成千上万的图像和语音数据才能识别出某个图像/语音，针对进修成本和过程复杂这一问题，有着必然的共性，大数据设想出来的模子用于小数据上！
该算法被称为“单次进修”。他认为该套进修系统取人类的进修方式存正在很大差别，这是一种很风趣的方式，一套算法凡是需要锻炼大量数据才能“学会”一件工作，即便计较机控制摩托车和自行车的所有零件，哈佛大学脑科学系副传授山姆·格什曼（Sam Gershman）暗示，它能够事先把一个事后锻炼好的模子挪到一个雷同的使命上利用，这为人工智能社区做出了手艺贡献。
杨强传授曾正在雷锋网承办的 CCF-GAIR 大会中提到一点，
研究者可事先拿英语语音数据锻炼模子，但它却能够利用不异的零件。当然，并且图像和语音锻炼数据的获取本身就较为麻烦。谷歌 DeepMind 团队发觉了一种新的体例对深度进修算法进行调整，但凡是不兼容深度进修系统。
计较机视觉研究人员可能很是注沉此事。迁徙的概率大。韩国先辈科技学院大脑和机械智能尝试室从任 Sang Wan Lee 说：那么它是若何做到阐发一张图片就能完成物体的检测和识此外？其实这套系统素质上是通过度析图片中的奇特元从来完成识别使命。目前较为抢手的“迁徙进修”也是提高数据锻炼效率的一种体例，却缺乏葡萄牙语数据时！提到单次进修是基于物体的奇特元从来判断！
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