We compare the methods on three publicly available datasets: MNIST [1]}, CIFAR-10, and New York’s 2018 income data from the US Census [2]}; a description of each can be found in appendix:datasets. We selected these datasets to illustrate the performance of ACP  in multiple scenarios: a simple classification problem with images (MNIST), a more complex setting (CIFAR-10), and a binary classification with tabular data (US Census).

Мы сравниваем методы на трех общедоступных наборах данных: MNIST [1], CIFAR-10 и данные о доходах Нью-Йорка за 2018 год от переписи населения США [2]; описание каждого набора данных можно найти в приложении: наборы данных. Мы выбрали эти наборы данных, чтобы продемонстрировать производительность ACP в нескольких сценариях: простая классификационная задача с изображениями (MNIST), более сложная конфигурация (CIFAR-10) и двоичная классификация с табличными данными (перепись населения США).