osanseviero/ag_misclassifications

该数据集包含从AG News数据集的测试集中选取的200个样本，这些样本可能是原始测试数据中的错误分类。构建方法包括使用10k个训练样本微调DistilBERT模型，进行前向传播并存储损失值，然后根据损失值对样本进行排序。该数据集主要用于演示目的。

原始信息汇总

数据集概述

该数据集包含从AG News数据集（测试集）中选取的200个样本。这些样本是原始测试数据中可能的误分类样本。

数据处理方法

1. 使用训练数据中的10,000个样本（总共120,000个样本）对DistilBERT进行微调。
2. 使用模型进行前向传播，并存储损失。
3. 根据损失对样本进行排序。

数据集用途

该数据集用于演示目的。