stl10

• คำอธิบาย :

ชุดข้อมูล STL-10 เป็นชุดข้อมูลการจดจำภาพสำหรับการพัฒนาอัลกอริทึมการเรียนรู้คุณลักษณะแบบไม่มีผู้ดูแล การเรียนรู้เชิงลึก และการเรียนรู้ด้วยตนเอง ได้รับแรงบันดาลใจจากชุดข้อมูล CIFAR-10 แต่มีการปรับเปลี่ยนบางอย่าง โดยเฉพาะอย่างยิ่ง แต่ละชั้นเรียนมีตัวอย่างการฝึกอบรมที่มีป้ายกำกับน้อยกว่าใน CIFAR-10 แต่มีตัวอย่างที่ไม่มีป้ายกำกับจำนวนมากเพื่อให้เรียนรู้โมเดลภาพก่อนการฝึกอบรมภายใต้การดูแล ความท้าทายหลักคือการใช้ประโยชน์จากข้อมูลที่ไม่มีป้ายกำกับ (ซึ่งมาจากการแจกแจงที่คล้ายกันแต่แตกต่างจากข้อมูลที่มีป้ายกำกับ) เพื่อสร้างข้อมูลที่มีประโยชน์ก่อนหน้านี้ รูปภาพทั้งหมดได้มาจากตัวอย่างที่มีป้ายกำกับบน ImageNet

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส

• โฮมเพจ : http://ai.stanford.edu/~acoates/stl10/

• รหัสที่มา : tfds.datasets.stl10.Builder

• รุ่น :

  • 1.0.0 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• ขนาดการดาวน์โหลด : 2.46 GiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 1.86 GiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสารประกอบ ): ไม่

• แยก :

แยก	ตัวอย่าง
'test'	8,000
'train'	5,000
'unlabelled'	100,000

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

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

• เอกสารคุณสมบัติ :

ลักษณะเฉพาะ	ระดับ	รูปร่าง	Dประเภท	คำอธิบาย
	คุณสมบัติDict
ภาพ	ภาพ	(96, 96, 3)	uint8
ฉลาก	ป้ายกำกับคลาส		int64

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูป ( tfds.show_examples ):

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@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} },
}