结论

最近有一些研究关注基于神经网络的解决机器学习问题的方法的优点和缺点，通常基于它们的泛化能力。我们的研究结果表明，

寻找关于泛化的普遍结论可能是无益的

：我们测试的神经网络在某些泛化方案中表现良好，而在其他时候表现很差。它们是否成功取决于一系列因素，包括所用模型的架构，以及模型是否被训练来为其答案选择提供可解释的“理由”。在几乎所有情况下，当需要推断超出其经验的输入或处理完全陌生的属性时，系统的表现很差；这是一个关键且极为重要的研究领域，未来的工作可以集中于这个焦点。

参考链接：

博客：http://deepmind.com/blog/measuring-abstract-reasoning

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