1. 迁移学习（Transfer Learning）
通过将预训练模型的知识迁移到新任务，显著提升小数据集下的模型性能。常用框架如PyTorch和TensorFlow均提供预训练模型库。
2. 生成对抗网络（GANs）
由生成器与判别器博弈驱动的模型，广泛应用于图像生成与风格迁移。经典论文Goodfellow et al. (2014)提供了理论基础。
3. 自监督学习（Self-Supervised Learning）
通过设计预训练任务挖掘数据内在规律，减少对标注数据的依赖。例如使用SimCLR进行对比学习。
4. 模型压缩与加速
包含知识蒸馏（Knowledge Distillation）、量化（Quantization）等技术，可参考MobileNetV3实现轻量化部署。
5. 强化学习（Reinforcement Learning）
通过智能体与环境的交互优化决策策略，应用于游戏AI和机器人控制。推荐学习Deep Q-Network基础概念。