潑冷水：反思機器學習5年大躍進（附論文）

站在2018年，圖像分類準確率在95%以上的模型，已經遍地都是。 回想2012年，Hinton帶着學生們以ImageNet上16.4%的錯誤率震驚計算機視覺研究界，似乎已經是遠古時期的歷史。 這些年來的突飛猛進，真的可信嗎？ 最近一項研究引出了一些反思：這些進步很可疑。 這項研究，就是加州大學伯克利分校和MIT的幾名科學家在arXiv上公開的一篇論文：Do CIFAR-10 Classifiers

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