DeepMind 近期的一项研究利用对比预测编码（Contrastive Predictive Coding，CPC）来解决这一难题，该方法是一种从静止图像中抽取稳定结构的无监督方法。得到的结果是一种表征，使用该表征和简单的线性分类器在 ImageNet 上可实现优于其他方法的分类准确率，性能超越全监督 AlexNet 模型。即使给出少量标注图像（每个类别 13 张标注图像），该表征也能保持强大的分类性能，Top-5 准确率超出当前最优的半监督方法 10%，超出当前最优监督方法 20%。