在比较模型时选择数据集取决于三个关键因素：问题域、数据集质量和实际约束。首先，确保数据集与您的特定任务对齐。例如，如果您正在测试图像分类模型，MNIST（手写数字）和 CIFAR-10（小对象图像）有不同的用途：MNIST 更简单，适合基本验证，而 CIFAR-10 引入了颜色和纹理的复杂性。然而，医学影像模型需要像 CheXNet（胸部 X 射线）这样的特定领域数据集，以反映真实世界的场景。使用不相关的数据集可能会导致误导性的性能指标，因为在通用数据上训练的模型通常无法推广到特定的任务。
接下来，评估数据集的质量。检查噪声、缺失值或偏差等问题。例如，一个带有错误标记评论（例如，正面评论被标记为负面）的情感分析数据集可能会歪曲模型的准确性。像 Pandas Profiling 这样的工具或手动抽样有助于识别这些问题。此外，考虑类别平衡：一个包含 90% 的同一种族人脸图像的面部识别数据集会使结果产生偏差。诸如归一化或增强之类的预处理步骤可以缓解一些问题，但基本数据集仍然必须代表问题空间。例如，仅在合成数据上训练自动驾驶汽车模型可能无法解释真实世界的照明或天气变化，从而限制了实际效用。
最后，考虑实际约束，如数据集大小、许可和计算成本。像 ImageNet（1400 万张图像）这样的大型数据集需要大量的存储和训练时间，这对于小型团队来说可能不可行。像 Fashion-MNIST（70,000 张图像）这样较小的、经过整理的数据集更容易迭代。许可是合规的关键：具有限制性许可的数据集（例如，一些商业图像集）可能会限制部署选项。可重复性也很重要：使用标准化的分割（例如，80/20 训练-测试）或像 GLUE 这样的 NLP 基准测试可确保公平的比较。例如，在不同的 Twitter 情感数据集上比较两个 NLP 模型可能会因为俚语或主题分布的差异而掩盖性能差距。务必记录您的数据集选择，以便其他人可以验证您的结果。