让模型自动学出有用表示的学习方法。
不是你手把手圈重点，而是它自己练出“看门道”的本事：一眼分清这是猫脸，还是车轱辘。
它决定模型能抓住什么信息，常用于图像、语音、文本，也支撑迁移学习。
Embedding嵌入向量就是表征学习产出的典型形式。
Self-Supervised-learning自监督学习常被用来学可迁移的通用表征。
Transfer-learning表征学得越好，迁移到新任务通常越容易。
Deep-learning深度学习的优势，很大一部分来自它会自动学特征。