模型轻量化、无监督、模型可解释性、样本不均衡

1. 模型轻量化（Model Compression）：模型轻量化是指在保证模型性能的前提下，减小模型的存储空间和计算量。常见的模型轻量化方法包括剪枝（Pruning）、量化（Quantization）、蒸馏（Distillation）等。这些方法可以有效地提高模型在移动设备等资源受限的环境下的使用效率。

2. 无监督学习（Unsupervised Learning）：无监督学习是指在没有标签的情况下对数据进行学习。与监督学习不同，无监督学习的目标是发现数据的内在结构和规律，如聚类、降维等。无监督学习在数据量大、标注成本高的情况下具有很大的应用潜力。

3. 模型可解释性（Model Explainability）：模型可解释性是指对于模型的预测结果，能够清晰地解释其决策过程和原因。在一些敏感领域，如医疗、金融等，需要对模型的预测结果做出解释，以保证决策的合理性和可信度。

4. 样本不均衡（Imbalanced Data）：样本不均衡是指在训练数据中，不同类别的样本数量存在较大的差异。这种情况下，模型容易偏向于数量较多的类别，从而导致对数量较少的类别预测效果差。解决样本不均衡的方法包括过采样（Oversampling）、欠采样（Undersampling）、生成对抗网络（GAN）等。