巡回训练方法是一种有效的机器学习训练技术，它可以帮助模型快速地学习特征。在这种方法中，模型会不断重复处理数据集中的样本，直到它能够从这些样本中学到特征。与其他训练方法相比，巡回训练可以帮助强大的神经网络学习特征而无需大量的超参数调整。此外，由于它不需要大量的内存来保存所有样本，因此它可以使用少量的内存来处理海量样本。