Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

stl10

  • Описание :

Набор данных STL-10 - это набор данных для распознавания изображений для разработки неконтролируемых функций обучения, глубокого обучения и алгоритмов самообучения. Он вдохновлен набором данных CIFAR-10, но с некоторыми изменениями. В частности, в каждом классе меньше помеченных обучающих примеров, чем в CIFAR-10, но предоставляется очень большой набор немаркированных примеров для изучения моделей изображений до контролируемого обучения. Основная задача состоит в том, чтобы использовать немаркированные данные (которые происходят из аналогичного, но отличного от помеченных данных распределения) для построения полезной априорной информации. Все изображения были взяты из помеченных примеров на ImageNet.

Трещина Примеры
'test' 8 000
'train' 5 000
'unlabelled' 100 000
  • Особенности :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised ): ('image', 'label')

  • 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} },
}

Визуализация