[LAB 01 · 固定表示：标签预算与读出](/course/notebooks/4dd8605ed9904820919ea9e13d9e7d7c.html)

# 下面固定 256 个标签，显示保留集上任一读出犯错的前 8 张图
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固定CNN与缓存特征、标签预算、kNN/linear和独立评价

下面固定 256 个标签，显示保留集上任一读出犯错的前 8 张图。顺序按固定评价索引，不挑最戏剧化的例子。每幅标注真实数字、二分类答案及两种读出。

先解释一种失败，再考虑竞争解释：表示里是否存在信息但不够线性可分？是否只是正则化或距离度量选择不合适？预算增大时差距是否持续？本节只能支撑这个固定实验下的观察，不能把差距全部归因于预训练目标。