请总结一下以上对话内容，用5句话以内概括，保留所有的结论性观点。
通过这次具体的对话交流，我们得出在进行深度学习模型的训练过程中，模型属于什么范式并不重要，重要的是所选用的数据集。确定了有效的数据采集以及相应的数据监控非常重要。然而，为其设计和实施全新的数据测量方式是其最大的挑战。万一这些数据不够准确，将会对所有后续的新型算法研究结果产生影响，甚至需要重新启动整个研究。
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在深度学习模型的训练中，重要的不是模型的范式，而是数据集的选择。有效的数据采集和监控至关重要，但设计和实施新的数据测量方式是最大的挑战。如果数据不准确，可能会影响后续算法研究，甚至需要重新开始整个研究项目。
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