力图算出各种可能。

我刚打赏了这条评论 ¥6.00，也推荐给你。

我04/05年在美国时FB就有类似应用了，能自动识别出用户上传到FB照片里的人。但那时体验不好，巨慢而且错误率高。

图片做一定变换后图里的内容是不变的，这样就能得到两张标签相同的图片了。遍历各种变换之后，把这种标签相同的关系学出来，就能处理标注少的数据集了

你说的有道理，那这应该是半监督学习。

这是self supervised learning，用图片自己预测自己。

无监督学习只能做到聚类，这个明显做了结合，聚类的有带标签也有不带的，然后聚到一定程度，根据聚类标签列出概率最大的，再把没标签的打上

Unsupervised learning 无监督学习。
有监督学习拟合的是一个条件概率p（y|x），无监督拟合的是一个联合概率p（x,y）。此处x是图片，y是标签。

总要有个标记吧，否则及时机器能把一种特征为狗的东西识别出来，它怎么知道这个东西叫狗而不是石头，硬盘

无监督学习啊