Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.
Switch to English

stl10

  • Deskripsi :

Dataset STL-10 adalah set data pengenalan gambar untuk mengembangkan pembelajaran fitur tanpa pengawasan, pembelajaran mendalam, algoritma pembelajaran otodidak. Ini terinspirasi oleh dataset CIFAR-10 tetapi dengan beberapa modifikasi. Secara khusus, setiap kelas memiliki lebih sedikit contoh pelatihan berlabel daripada di CIFAR-10, tetapi sejumlah besar contoh tak berlabel disediakan untuk mempelajari model gambar sebelum pelatihan yang diawasi. Tantangan utamanya adalah memanfaatkan data tak berlabel (yang berasal dari distribusi yang serupa tetapi berbeda dari data berlabel) untuk membuat prior yang berguna. Semua gambar diperoleh dari contoh berlabel di ImageNet.

Membagi Contoh
'test' 8.000
'train' 5.000
'unlabelled' 100.000
  • Fitur :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
@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} },
}

Visualisasi