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MNIST的替代品德国时尚科学家已经发布了参考数据

发布时间:2019-02-15 16:53编辑:365bet.com官方网站浏览(80)

    李林编译的量子比特报告公共号码Qbit AIMNIST是一种手写数字数据集,用于教学机器学习,是用于机器学习算法比较评估的通用数据集。
    然而,总有人认为MNIST不足以扩展,改进和替换它。
    今天,德国研究所Zalando Research在GitHub上推出了名为Fashion - MNIST的数据集。训练集包含60,000个样本。该测试装置包含10,000个样本,它分为10个不同的类别(例如每天使用的裤子和鞋子)。
    除了内容之外,图像的大小,测试/训练集的分区以及该数据集的文件存储结构与MNIST的完全相同。
    数据集的名称中有“时尚”,内容也是衣服,但其具体用途与时尚无关。我保证会成为MNIST的替代品。自动学习算法
    △Fashion-MNIST(左)和原始MNIST(右)的可视屏幕t-SNE?你为什么要取代MNIST?
    在这组数据的描述,Zalando研究,人工智能/机器学习的学生/人工智能创造了一个新的算法后,它说,它已经通过比较MNIST验证算法。
    因此,如果算法不运行MNIST,则这些组之间实际上没有意义。如果它可以处理MNIST,它在其他地方并不总是有用。
    如果你只想区分两个手写数字,在很多情况下,有些人表示仅仅识别像素就足够了。
    谷歌研究员和Keras Fran的作者?Ois Chollet还表示,MNIST存在许多问题,但最严重的是它不代表人工视觉任务。计算机算法至少应该使用数据集的CIFAR 10扩展。
    这一次,Fashion - MNIST发布了。作为MNIST的替代品,德国研究机构Zalando Research与德国电子商务公司Zalando合作,专门从事服装和鞋类。
    最后,如果您想尝试这个MNIST时尚数据集,请访问https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist。
    结束
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