请总结以下评审记录，尊重原作者观念，用第一人称表述/考虑条款细节后再概括

评审员A：这篇论文介绍了在使用机器学习进行图像分类时可能出现的数据偏差问题，特别是数据的有限性导致分类不准确的情况。我们应该考虑更多新的数据集，或者充分了解当前数据集的特点；作者忽略了数据生成方式对分类结果影响的部分，也没有分析如何设计和选择正确的数据集来支持模型训练。

评审员B：本文提出了使用平滑技术来提高数据的可解释性，但是这种技术也会存在一些弊端，比如模型精度不达标和复杂度增加的情况。我很赞成作者提到了这些风险情况，更重视其带来的效果。但是我们也要记得，机器学习模型评估、调试过程中还有很多其他指标可以加入。对于传播不确定性这块，作者只解释了一种情形，需要更全。

评审员C：作者在文中进行了实验分析，展现了其提出的概念在实际应用中的有效性。我认同应用效果的部分，特别是在实验设计时设计了很多验证的步骤。唯一的担忧是参数调整是否足够完美，因为影响模型的长期可靠性。
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评审员A：我认为论文在讨论图像分类中的数据偏差问题时，提出了数据有限性导致分类不准确的情况，并建议考虑更多新数据集或深入了解当前数据集的特点。但我感觉论文忽略了数据生成方式对分类结果的影响，也没有详细分析如何设计和选择正确的数据集来支持模型训练。

评审员B：我认可论文中提到的平滑技术能够提高数据的可解释性，但同时也指出这种技术可能带来模型精度不达标和复杂度增加的弊端。我赞同作者提到这些风险，但认为在模型评估和调试过程中还应考虑更多其他指标。此外，作者在传播不确定性方面只解释了一种情形，建议提供更全面的解释。

评审员C：我认为作者通过实验分析展示了其概念在实际应用中的有效性，特别是在实验设计中包含了多个验证步骤。我认同这些应用效果，但对参数调整是否足够完美表示担忧，因为这可能影响模型的长期可靠性。
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