机器学习的七宗罪如下：

数据和模型的偏见：

过拟合产生的模型能够完美地解释训练数据，但通常不能泛化到新的观察数据上。初学者在深度学习中经常犯这种错误，例如使用训练数据作为测试数据或使用过小的训练集，不能代表实际应用情况。

不公平的比较：

为了证明新方法比最新技术更好，研究者可能会采用该方法，即使这可能导致不公平的比较。研究论文常常屈服于这一观点，以使评论者相信其方法的优越性。

崇拜主义问题：

与斯坦福、Google或DeepMind等权威机构相关的每篇论文都会得到赞誉，这可能导致对某些方法的盲目崇拜，而忽视其潜在的问题。

攻击和好斗：

在机器学习领域，攻击和恶意评论的现象较为普遍，这可能导致学术讨论的恶化，而不是建设性的批评和进步。

逃避性别歧视和种族主义：

机器学习领域存在多样性问题，研究者可能选择逃避来掩饰自己对种族主义或性别歧视的害怕，从而使问题更加严峻。

道德和伦理是任意设定的：

机器学习的道德和伦理标准常常受到政治因素的影响，导致这些标准是任意设定的，而不是基于广泛的共识和严谨的研究。

结果好得令人难以置信：

当结果好得令人难以置信时，研究者可能会忽略潜在的错误或偏差，从而得出错误的结论。

这些“七宗罪”并不是详尽无遗的，但它们涵盖了机器学习领域中一些常见且严重的问题。避免这些错误需要研究者保持警惕，进行细致的实验设计和数据分析，并在必要时寻求同行评审和公众监督。