深度学习中的常用数据集是用于训练和评估模型在图像识别、自然语言处理（NLP）和语音识别等任务上的基准。这些数据集被广泛使用，因为它们提供了标准化的、结构良好的数据，使开发者能够比较模型性能并迭代技术。它们在大小、复杂性和领域方面各不相同，确保适用于不同的项目需求。下面，我将按应用领域、结构和典型用例概述一些关键数据集。
在计算机视觉领域，MNIST 是一个基础数据集，包含 60,000 张手写数字（0-9）的灰度图像，用于分类任务。虽然简单，但它常被用于测试基本的模型架构。为了增加复杂性，CIFAR-10 和 CIFAR-100 提供了 60,000 张 32x32 彩色图像，分别涵盖 10 或 100 个对象类别，有助于评估模型在小规模彩色识别上的性能。ImageNet 是一个大规模数据集，包含超过 1400 万张标注图像，涵盖 20,000 个类别，对于训练 ResNet 等深度卷积网络至关重要。对于目标检测和分割，COCO (Common Objects in Context) 提供了 330,000 张带有 80 种对象类型标注的图像，而 PASCAL VOC 则包含 20 种对象类别的边界框和分割掩码，常用于早期的检测模型。
对于 NLP 任务，Penn Treebank 是词性标注和句法分析的标准数据集，包含来自《华尔街日报》的标注文本。GLUE (General Language Understanding Evaluation) 整合了情感分析和文本蕴含等九项任务，作为 BERT 等模型的基准。IMDb Reviews 是一个包含 50,000 条按情感标注的电影评论数据集，广泛用于二元情感分类。SQuAD (Stanford Question Answering Dataset) 包含基于维基百科文章的 100,000 个问答对，用于测试阅读理解能力。这些数据集帮助开发者训练模型来理解上下文、生成文本或回答问题。
除了视觉和 NLP 领域，像 LibriSpeech（1,000 小时语音音频）和 TIMIT（音素识别）这样的数据集被用于语音转文本任务。在强化学习领域，Atari 2600 Benchmark 提供了用于训练智能体的游戏环境。对于医学影像，CheXpert 包含 224,316 张标注了 14 种病理特征的胸部 X 光片，有助于自动化诊断。这些数据集解决了特定领域的挑战，例如处理音频信号或医学数据中的稀疏标注。通过利用这些资源，开发者可以专注于改进模型而非数据收集，从而加速各个领域的进展。