水户洋平， 东京大学助理教授，他于2021年发表了一篇文章《难以解释-到底是什么让 CIFAR-10 的 Label Shift 解释起来如此困难？》。他的论文赢得了 CVPR 2021 会议的 Best Paper Award。
现在，深度学习已经变得非常强大且应用广泛。它已经进入了生产环境，带来了丰富的商业机会。但是你是否碰到了这样的情况，将模型部署到生产环境中后，查看模型的性能指标，效果非常糟糕？在此背景下，CIFAR-10的Label shift问题引起了人们的广泛关注。
水户洋平认为，深度学习在处理 Label shift 问题时，遇到了一个非常困难的问题，那就是如何解释 Label shift 现象的根本原因。是因为深度学习无法消除类之间的碰撞吗？还是因为代表类别标签的神经元存在饱和问题？在论文中，水户洋平给出了一些有关 Label shift 问题的独特见解，并指出了深度学习处理 Label shift 问题的主要瓶颈。
值得一提的是，经过水户洋平的研究，在 CIFAR-10 问题上获得了很多的突破。论文提出的思想和方法不仅可用于解释 Label shift 问题，还可应用于其他深度学习应用中。对于深度学习的未来发展，水户洋平的工作将提供重要的参考价值。