Data Structure ?
1902.13M
Data Structure ?
*The above analysis is the result extracted and analyzed by the system, and the specific actual data shall prevail.
README.md
文脈
STL - 10は、CIFAR - 10データセットにインスパイアされ、いくつかの改良が加えられた画像認識データセットです。10万枚のラベルなし画像と500枚の学習画像を持つこのデータセットは、教師なし特徴学習、深層学習、自己学習アルゴリズムの開発に最適です。CIFAR - 10とは異なり、このデータセットは解像度が高く、より拡張性のある教師なし学習手法を開発するための挑戦的なベンチマークとなっています。
内容
データ概要：
- 3つのファイルがあります：train_image.zips、test_images.zip、unlabeled_images.zip
- 10クラス：飛行機、鳥、自動車、猫、鹿、犬、馬、猿、船、トラック
- 画像は96x96ピクセルのカラー画像です
- 500枚の学習画像（10個の事前定義されたフォールド）、クラスごとに800枚のテスト画像
- 教師なし学習用の10万枚のラベルなし画像。これらの例は、類似しているがより広範な画像分布から抽出されています。たとえば、ラベル付きセットに含まれるものに加えて、他の種類の動物（クマ、ウサギなど）や車両（電車、バスなど）も含まれています
- 画像はImageNet上のラベル付き例から取得されました
元のデータソースは、結果を報告するために以下の標準化されたテストプロトコルを推奨しています：
1. ラベルなしデータに対して教師なし学習を行う
2. 学習データから100個の例を10個（事前定義された）フォールドで使用して、ラベル付きデータに対して教師あり学習を行う。各フォールドで使用する例のインデックスが提供される
3. 全テストセットでの平均精度を報告する
謝辞
元のデータソースとバナー画像：https://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/
このデータセットを使用する場合は、以下の参考文献を引用してください：
Adam Coates, Honglak Lee, Andrew Y. Ng An Analysis of Single Layer Networks in Unsupervised Feature Learning AISTATS, 2011.
着想
- 各画像に含まれる動物または輸送手段を正確に識別するモデルを学習させることはできますか？
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