стл10

• Описание :

Набор данных STL-10 представляет собой набор данных распознавания изображений для разработки алгоритмов неконтролируемого изучения признаков, глубокого обучения и самообучения. Он основан на наборе данных CIFAR-10, но с некоторыми изменениями. В частности, в каждом классе меньше размеченных обучающих примеров, чем в CIFAR-10, но предоставляется очень большой набор неразмеченных примеров для изучения моделей изображений перед контролируемым обучением. Основная задача состоит в том, чтобы использовать немаркированные данные (которые поступают из похожего, но отличного от размеченных данных распределения) для построения полезного априорного анализа. Все изображения были получены из помеченных примеров на ImageNet.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/

• Исходный код : tfds.datasets.stl10.Builder

• Версии :

  • 1.0.0 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 2.46 GiB

• Размер набора данных : 1.86 GiB

• Автоматическое кэширование ( документация ): Нет

• Сплиты :

• Структура функции :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Документация по функциям :

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@inproceedings{coates2011stl10,
  title={ {An Analysis of Single Layer Networks in Unsupervised Feature Learning} },
  author={Coates, Adam and Ng, Andrew and Lee, Honglak},
  booktitle={AISTATS},
  year={2011},
  note = {\url{https://cs.stanford.edu/~acoates/papers/coatesleeng_aistats_2011.pdf} },
}