泼冷水：反思机器学习5年大跃进（附论文）

站在2018年，图像分类准确率在95%以上的模型，已经遍地都是。 回想2012年，Hinton带着学生们以ImageNet上16.4%的错误率震惊计算机视觉研究界，似乎已经是远古时期的历史。 这些年来的突飞猛进，真的可信吗？ 最近一项研究引出了一些反思：这些进步很可疑。 这项研究，就是加州大学伯克利分校和MIT的几名科学家在arXiv上公开的一篇论文：Do CIFAR-10 Classifiers

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