学界 | 当前机器学习成果真的可靠吗？伯克利&MIT新研究质疑基准测试集

近日，伯克利和MIT研究者发布的一篇名为《Do CIFAR-10 Classifiers Generalize to CIFAR-10?》的新论文提出了学界一个尖锐的问题：包括CIFAR10在内的知名基准测试集，都存在验证集过拟合问题。 这一论文引起了Keras之父François Chollet的关注与力挺，关于数据集的讨论在推特上一发不可收拾，包括Gary Marcus和François都连发

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