检测新环境,上下文领域泛化:理解边际迁移学习的益处和局限

设置彩色MNIST数据集[Arjovsky等人,2019]是标准MNIST数据集的一个扩展,其中类别数量减少到两类(所有标准标签小于5的被分配为新标签0,所有标签大于或等于5的被分配为新标签1)。此外,还故意添加了标签噪声,因此只有75%的情况下,标签才能根据形状正确预测。为了增加难度,图像背景可以采用两种颜色,这两种颜色也与图像标签...

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...

近期,上海交通大学的研究人员创建了医疗图像数据集MedMNIST,共包含10个预处理开放医疗图像数据集(其数据来自多个不同的数据源,并经过预处理)。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...

探索神经网络规模下限,MNIST-1D数据集迈出了第一步

CIFAR-10数据集中的样本数是MNIST的4倍,但训练样本的总数量是一样的。CIFAR-10在区分MLP和CNN架构,以及各种CNN架构(如vanillaCNNs与ResNets)方面做得更好。FashionMNIST数据集与MNIST大小相同,但(区分)难度会更大一些。最后一个选择是Scikit-learn的数据集:有几十个选择,有些是人工合成的,有些是真实的。但要...

取代MNIST?德国时尚圈的科学家们推出衣裤鞋包基准数据集

除了内容不一样,这个数据集的图片尺寸、训练/测试集划分、文件的存储结构,都和MNIST一模一样。这个数据集虽然名字里带有“fashion”,内容也都是服饰,但它的目标用途和时尚毫无关系:它致力于成为MNIST的替代品,用作机器学习算法的基准测试。△Fashion-MNIST(左)和原始MNIST(右)的t-SNE可视化展示为什么要替代MNI...

学界| Fashion-MNIST:替代MNIST手写数字集的图像数据集

FashionMNIST是一个替代MNIST手写数字集[1]的图像数据集。它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。FashionMNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度...

MedMNIST:18个数据集开启2D+3D医学影像之旅,可免费下载

因此,该研究发布了MedMNIST数据集,一个大规模的类MNIST的医学图像数据集(www.e993.com)2024年11月27日。经过标准化和轻量化,MedMNIST多样的数据设计可以为丰富的研究提供支持。相较MedMNISTv1,MedMNIST新增了2个2D生物图像数据,以及6个3D生物医学图像数据。MedMNISTv2与其他「decathlon」数据集的比较如表一所示。

上海交大:我们做了一个MNIST数据集,发现AutoML算法没那么好用

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。

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。

“炼丹必备”15个常用基准数据集含大规模中文多模态理解、医疗...

7、大型的手写数字集合MNISTMNIST数据库(ModifiedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是一个大型的手写数字集合。它有一个包含60,000个例子的训练集和一个包含10,000个例子的测试集。它是更大的NIST特别数据库3(由美国人口普查局雇员书写的数字)和特别数据库1(由高中学生书...

PyTorch学习笔记 3.数据集和数据加载器

以FashionMNIST为例。FashionMNIST是Zalando文章图片的数据集，包括6万个培训训练数据和1万个测试数据。每个示例是28*28的灰度图像，标签集是10个分类。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.dataimport...