stl10

  • Açıklama:

STL-10 veri seti, denetimsiz özellik öğrenme, derin öğrenme, kendi kendine öğrenme algoritmaları geliştirmeye yönelik bir görüntü tanıma veri setidir. CIFAR-10 veri setinden esinlenilmiştir ancak bazı değişiklikler yapılmıştır. Özellikle, her sınıf, CIFAR-10'dakinden daha az etiketli eğitim örneğine sahiptir, ancak denetimli eğitimden önce görüntü modellerini öğrenmek için çok büyük bir etiketlenmemiş örnek seti sağlanır. Birincil zorluk, yararlı bir önceki oluşturmak için etiketlenmemiş verileri (etiketli verilerden benzer ancak farklı bir dağıtımdan gelen) kullanmaktır. Tüm görüntüler ImageNet'teki etiketli örneklerden alınmıştır.

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

görselleştirme

  • Citation:
@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} },
}