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  1. TOOL · CL_141568 ·

    AI研究人员质疑地面真实数据集的客观性

    这篇立场论文认为,对于训练和评估机器学习模型至关重要的地面真实数据集,并非客观测量,而是人类的构建。作者认为,机器学习社区将受益于认识到这些数据集的偶然性和情境依赖性。通过关注地面真实的特定情境下的可靠性,研究人员可以更好地理解模型的局限性和优势,从而提高透明度和问责制。