Изменения

Датасет Набор данных MNIST {{---}} большой (порядка 60 000 тренировочных и 10 000 проверочных объектов помеченных на принадлежность одному из десяти классов {{---}} какая цифра изображена на картинке) 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 образцов из бюро переписи населения США, к которым были добавлены тестовые образцы, написанные студентами американских университетов.

На сайте<ref>http://yann.lecun.com/exdb/mnist/[http://yann.lecun.com/exdb/mnist/]</ref> датасета MNIST 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 датасетенаборе данных, что является очень хорошим результатом, вполне сравнимым с человеком.

Простой пример, скачивающий набор данных и запускающий на нем один из классификаторов. Даже с уменьшением датасета набора данных в сто раз и не самым подходящим классификатором точность выше половины угаданных цифр {{---}} заметно лучше, чем случайная разметка.

avg/total 0.54 0.53 0.52 250