基准数据集是用于评估和比较机器学习模型性能的标准化数据集集合。这些数据集通常经过精心策划，以代表特定的任务，例如图像分类、自然语言处理或回归问题。例子包括用于手写数字识别的 MNIST、用于对象检测的 ImageNet，以及用于语言理解的 GLUE 基准。基准数据集在大小、结构和标签方面设计得一致，确保在其上测试的模型面临相同的挑战。这种一致性使得开发人员能够客观地衡量不同算法或架构之间的改进。
基准数据集对模型评估至关重要，因为它们提供了一个共同的比较基础。如果没有标准化数据，开发人员可能会在不同的数据集上测试模型，这样就无法确定模型的性能提升是由于更好的设计还是仅仅因为更容易的数据。例如，如果一个团队在新闻文章上训练文本摘要模型，而另一个团队使用社交媒体帖子，他们的结果就无法直接比较。基准通过强制使用统一的输入数据、评估指标（如准确率或 F1 分数）以及训练-测试分割来消除这种模糊性。它们还通过将模型暴露于预定义的场景，帮助识别模型的优势和劣势——例如处理边缘情况或多样化的数据分布。
特定的基准已经推动了该领域的重大进展。例如，MNIST 成为早期计算机视觉研究的基石，使得神经网络架构能够快速迭代。ImageNet 的规模和多样性推动了 ResNet 等深度学习模型的发展，这些模型解决了之前难以处理的问题。然而，基准也有局限性。随着时间的推移，模型可能会过度拟合流行的数据集，导致得分虚高，无法反映实际性能。这促使了 ImageNet-C（测试对图像损坏的鲁棒性）或 SuperGLUE（一个更难的自然语言处理基准）等更新的出现。对于开发人员来说，使用基准通过提供现成的数据来加速实验，但至关重要的是要在额外的真实世界数据上验证模型，以确保其泛化能力超出基准的范围。