stl10

• 説明:

STL-10 データセットは、教師なし特徴学習、深層学習、独学学習アルゴリズムを開発するための画像認識データセットです。 CIFAR-10 データセットに触発されていますが、いくつかの変更が加えられています。特に、各クラスのラベル付きトレーニング例は CIFAR-10 よりも少なくなりますが、教師ありトレーニングの前に画像モデルを学習するために、ラベルなしサンプルの非常に大きなセットが提供されます。主な課題は、ラベル付けされていないデータ (ラベル付けされたデータと類似しているが異なる分布に由来する) を利用して、有用な事前確率を構築することです。すべての画像は、ImageNet のラベル付きの例から取得されました。

• 追加のドキュメント:コードを使用したペーパーの探索

• ホームページ: http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/

• ソース コード: tfds.datasets.stl10.Builder

• バージョン:

  • 1.0.0 (デフォルト): リリース ノートはありません。

• ダウンロードサイズ: 2.46 GiB

• データセットサイズ: 1.86 GiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): いいえ

• スプリット:

スプリット	例
'test'	8,000
'train'	5,000
'unlabelled'	100,000

• 機能構造:

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• 機能のドキュメント:

特徴	クラス	形	Dtype	説明
	特徴辞書
画像	画像	(96, 96, 3)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

• 監視されたキー( as_supervised docを参照): ('image', 'label')

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@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} },
}