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有多久没见你
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edward1015

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很多,没有明确数量。计算机视觉数据集。自然语言处理数据集 Word Language Model Benchmark。语言识别数据集:.大型音乐分析数据集 HUB5 English Evaluation .音频数据集AudioSet

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zhouchang1988127

在学术界中,诚实和透明是非常重要的,因此大部分深度学习论文的实验数据都应该是真实可靠的。为了确保数据的真实性,研究人员应该遵循一系列共同约定的实践,比如采用一些常见的数据集,如MNIST、CIFAR、ImageNet等,或者充分公开数据集来源和预处理方法,在论文中详细描述实验步骤和参数设置,并允许其他人重复实验来验证其结果。而这些步骤在学术界中也经常被称为“实验复现”。但是,也存在一些在实验数据上作弊或篡改数据的行为。一些研究人员可能会使用实验结果的最佳情况,而隐藏失败的实验结果,或者通过微调模型或其他方式来优化结果。这种行为是不道德的,也违反了学术界的伦理道德。总的来说,在学术界中,大部分深度学习论文的实验数据都是真实可靠的,但仍需保持警惕,判断这些数据的可靠性需要综合考虑多种因素。

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