有一些研究者认为并且通过实验表明 n 能够学习实现这样的机制：将不变性逐渐诱导成复杂但不相关的可变性，同时增加数据的线性可分性。

通过求解浅度监督学习问题而实现的 n 层的序列学习是一种可替代端到端反向传播的方法。

这一策略可以直接指定每一层的目标，例如通过激励对表征的特定属性的精细化，比如渐进的线性可分性。然后，就可以根据对浅度子问题的理论理解来开发用于深度贪婪式方法的理论工具。

但传统的浅度监督学习各种各样的缺点还是较为明显。

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