學界 | 當前機器學習成果真的可靠嗎？伯克利&MIT新研究質疑基準測試集

近日，伯克利和MIT研究者發佈的一篇名爲《Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?》的新論文提出了學界一個尖銳的問題：包括CIFAR10在內的知名基準測試集，都存在驗證集過擬合問題。 這一論文引起了Keras之父François Chollet的關注與力挺，關於數據集的討論在推特上一發不可收拾，包括Gary Marcus和François都連發

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