Известные наборы данных — различия между версиями
Izban (обсуждение | вклад) |
Izban (обсуждение | вклад) м |
||
| Строка 11: | Строка 11: | ||
На сайте<ref>[http://yann.lecun.com/exdb/mnist/]</ref> датасета можно найти список лучших результатов, достигнутых алгоритмами на это наборе данных. Так, худший из записанных результатов достигнут простым линейным классификатором (12% ошибок), а подавляющее большинство лучших результатов получены алгоритмами на основе нейронных сетей. Так, ансамбль из 35 сверточных нейронных сетей в 2012 году сумел получить всего 0.23% ошибок на датасете, что является очень хорошим результатом, вполне сравнимым с человеком. | На сайте<ref>[http://yann.lecun.com/exdb/mnist/]</ref> датасета можно найти список лучших результатов, достигнутых алгоритмами на это наборе данных. Так, худший из записанных результатов достигнут простым линейным классификатором (12% ошибок), а подавляющее большинство лучших результатов получены алгоритмами на основе нейронных сетей. Так, ансамбль из 35 сверточных нейронных сетей в 2012 году сумел получить всего 0.23% ошибок на датасете, что является очень хорошим результатом, вполне сравнимым с человеком. | ||
| + | |||
| + | ===Код=== | ||
| + | |||
| + | Ага. | ||
==Iris== | ==Iris== | ||
==ImageNet== | ==ImageNet== | ||
Версия 11:23, 7 апреля 2019
Известные наборы данных
Содержание
MNIST
Описание
Датасет MNIST — большой (порядка 60 000 тренировочных и 10 000 проверочных объектов) набор картинок с рукописными цифрами, часто используемый для тестирования различных алгоритмов распознавания образов. Он содержит черно-белые картинки размера 28x28 пикселей, исходно взятые из набора образков из бюро переписи населения США, к которым были добавлены тестовые образцы, написанные студентами американских университетов.
Результаты
На сайте[1] датасета можно найти список лучших результатов, достигнутых алгоритмами на это наборе данных. Так, худший из записанных результатов достигнут простым линейным классификатором (12% ошибок), а подавляющее большинство лучших результатов получены алгоритмами на основе нейронных сетей. Так, ансамбль из 35 сверточных нейронных сетей в 2012 году сумел получить всего 0.23% ошибок на датасете, что является очень хорошим результатом, вполне сравнимым с человеком.
Код
Ага.
