数据集的质量，真的很重要。
此前，ImageNet 因为存在标签错误的问题而成为热门话题，这个数字说出来你可能会大吃一惊，至少有十万个标签是存在问题的。那些基于错误标签做的研究，很可能要推翻重来一遍。
由此看来管理数据集质量还是很重要的。
很多人会使用 ImageNet 数据集作为 benchmark，不过基于 ImageNet 预训练的模型，最终结果可能会因为数据质量而变化。
本文中，来自 Adansons 公司的工程师 Kenichi Higuchi 对《 Are we done with ImageNet? 》一文中的 ImageNet 数据集进行重新研究，在去除错误标签数据后，重新评估 torchvision 上发布的模型。
从 ImageNet 中删除错误数据并重新评估模型
本文将 ImageNet 中的标签错误分为三类，如下所示。
(1) 标注错误的数据
(2) 对应多个标签的数据
(3) 不属于任何标签的数据
总结来看，错误数据大约有 14000 多个，考虑评估数据的数量为 50000，可以看出错误数据占比极高。下图是一些有代表性的错误数据。
方法
在不重新训练模型的情况下，该研究通过只排除标注错误的数据，也就是上述（1）类错误数据，以及从评估数据中排除所有错误数据，也就是 (1)-(3) 错误数据，来重新检查模型的准确率。
为了删除错误数据，需要使用一个描述标签错误信息的元数据文件。在这个元数据文件中，如果包含 (1)-(3) 类错误，信息将在「correction」属性中描述。
该研究使用一款名为 Adansons Base 的工具，Adansons Base 通过将数据集链接到元数据来过滤数据。这里测试了 10 个模型，如下所示。
10 个用于测试的图像分类模型
结果
结果如下表所示（数值是以 % 为单位的精度，括号中的数字是排名）
10 个分类模型的结果
以 All Eval 数据为基线，排除错误数据类型(1)，准确率平均提高 3.122 分；排除所有错误数据 (1)～(3) ，准确率平均提高 11.743 分。
和预想的一样，排除错误数据，准确率全面提高，这一点毫无疑问，因为与干净数据相比，存在错误数据很容易出错。
当在不排除错误数据的情况下进行评估，以及错误数据(1)~(3) 都被排除时，模型的准确率排名发生了变化。
本文中，错误数据 (1) 有 3670 个，占全部 50000 条数据的 7.34%，移除后准确率平均提高了 3.22 点左右。当移除错误数据后，数据规模发生了变化，单纯的比较准确率可能存在偏差。
结论
尽管并未特别强调，但是在做评估训练时，使用准确标记的数据很重要。
在比较模型之间的准确率时，以前的研究可能得出错误的结论。所以应该先对数据进行评估，但这真的可以用来评估模型的性能吗？
许多使用深度学习的模型往往不屑于对数据进行反思，而是渴望通过模型的表现性能来提高准确性和其他评估指标，即使是评价数据中包含错误数据，也没进行准确的处理。
当创建自有的数据集时，比如在业务中应用 AI 时，创建高质量的数据集直接关系到提高 AI 的准确率和可靠性。本文的实验结果表明，仅仅提高数据质量就可以将准确率提高约 10 个百分点，这表明在开发 AI 系统时不仅要改进模型，还要改善数据集。
然而，保证数据集的质量并不容易。虽然增加元数据的数量以正确评估 AI 模型和数据的质量很重要，但管理起来可能很麻烦，尤其是对于非结构化数据。
