стл10

  • Описание :

Набор данных STL-10 представляет собой набор данных распознавания изображений для разработки алгоритмов неконтролируемого изучения признаков, глубокого обучения и самообучения. Он основан на наборе данных CIFAR-10, но с некоторыми изменениями. В частности, в каждом классе меньше размеченных обучающих примеров, чем в CIFAR-10, но предоставляется очень большой набор неразмеченных примеров для изучения моделей изображений перед контролируемым обучением. Основная задача состоит в том, чтобы использовать немаркированные данные (которые поступают из похожего, но отличного от размеченных данных распределения) для построения полезного априорного анализа. Все изображения были получены из помеченных примеров на ImageNet.

Расколоть Примеры
'test' 8000
'train' 5000
'unlabelled' 100 000
  • Структура функции :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(96, 96, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})
  • Документация по функциям :
Особенность Учебный класс Форма Dтип Описание
ОсобенностиDict
изображение Изображение (96, 96, 3) tf.uint8
этикетка Метка класса tf.int64

Визуализация

  • 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} },
}