AI下半场,应用落地,赋能百业_腾讯新闻
在计算机视觉领域中,2013年的DMoE便是在MNIST数据集上使用了密集的MoE层,2021年的V-MoE将MoE架构应用在计算机视觉领域的Transformer架构模型中,同时通过路由算法的改进在相关任务中实现了更高的训练效率和更优秀的性能表现。V-MoE原理:V-MoE通过将ViT中的一部分密集前馈层替换为稀疏的MoE...
上海交大:我们做了一个医疗版MNIST数据集,发现常见AutoML算法没...
和MNIST数据集一样,MedMNIST数据集在轻量级28×28图像上执行分类任务,所含任务覆盖主要的医疗图像模态和多样化的数据规模。根据研究人员的设计,MedMNIST数据集具备以下特性:教育性:该数据集中的多模态数据来自多个具备知识共享许可证的开放医疗图像数据集,可以用作教育目的。标准化:研究人员对数据进行预处...
探索神经网络规模下限,MNIST-1D数据集迈出了第一步
构建MNIST-1D数据集。与MNIST一样,分类器的目标是确定输入中存在哪个数字。与MNIST不同的是,每个例子都是一个一维的点序列。为了生成一个示例,我们从一个数字模板开始,然后随机对其进行填充、平移和转换。在MNIST-1D数据集上可视化常见模型的性能。该数据集根据它们是否使用非线性特征(逻辑回归vs.MLP)或是否存在空...
有人声称「解决了」MNIST与CIFAR 10,实现了100%准确率
MNIST被认为是机器学习的HelloWorld,是大家入门时都会用到的数据集,其包含7万张手写数字图像,其中6万张用于训练,1万用于测试。MNIST中的图像是灰度的,分辨率仅28×28像素。尽管问题「简单」,但实现100%识别准确度的算法总是让人感觉不靠谱,让我们看看论文是怎么说的。论文链接:httpsarxiv...
PyTorch学习笔记 3.数据集和数据加载器
使用FashionMNIST时要设置参数：roottraindownloa=True，表示从互联网下载数据transform：数据处理功能2.加载数据集importtorchfromtorch.utils.dataimportDatasetfromtorchvisionimportdatasetsfromtorchvision.transformsimportToTensorimportmatplotlib.pyplotasplttraining_data=datasets.FashionMNIST(...
ImageNet验证集6%的标签都是错的,MIT:十大常用数据集没那么靠谱
MNIST数据集是是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库,最早是在1998年YanLecun的论文中提出的(www.e993.com)2024年11月23日。该数据集包含了0-9共10类手写数字图片,每张图片都做了尺寸归一化,都是28x28大小的灰度图。该数据集的ground-truth标签是通过将数字与任务的指令相匹配来确定的,以便于复制一组特...
AI模型性能上不去?这真的不怪我,ImageNet等数据集每100个标签就错...
(1)ML测试集中的错误有多普遍?研究人员估计10个数据集的平均错误率为3.4%,例如2916个标签错误在ImageNet中占比6%;39万个标签错误在亚马逊评论中占比4%。此外,即使在MNIST数据集——已被成千上万的同行评审用于ML研究的基准测试,在其测试集中也包含了15个(人类验证的)标签错误。
快速使用 Tensorflow 读取 7 万数据集!
代码分为上下半段,上半段的代码用来提取MNISTDATASET中训练集的六万个图像样本,每一个样本都是由28×28尺寸的图片数据拉直成一个1×784长度的向量形式记录下来。下半段的代码则是提取对应训练集图像的标签,表示每一个图片所描绘的数字实际上是多少,同样也是六万个标签。(注:数据储存格式同理测试集与其他种类数...
...从图像处理到语音识别,25款数据科学家必知的深度学习开放数据集
MNIST链接:httpsdatahack.analyticsvidhya/contest/practice-problem-identify-the-digits/MNIST是最流行的深度学习数据集之一。这是一个手写数字数据集,包含一个有着60000样本的训练集和一个有着10000样本的测试集。对于在现实世界数据上尝试学习技术和深度识别模式而言,这是一个非常好的数据库,且无...
专栏|在PaddlePaddle上实现MNIST手写体数字识别
在训练时,开发者不需要单独去下载该数据集,PaddlePaddle已经帮我们封装好了,在我们调用paddle.dataset.mnist的时候,会自动在下载到缓存目录/home/username/.cache/paddle/dataset/mnist下,当以后再使用的时候,可以直接在缓存中获取,就不会去下载了。