機械学習の研究をしています。次に、いくつかの有名なデータセットでアルゴリズムをテストしたいと思います。私はこの分野の初心者なので、MNIST 以外に適切なデータセットを見つけることができません。MNIST は私たちの研究に非常に適していると思います。MNIST と同様のデータセットを知っている人はいますか?
PS USPS データセットと呼ばれる、よく使用される別の手書き数字データセットを知っています。しかし、より多くのトレーニング例 (通常は 10000 を超え、MNIST のトレーニング例の数に匹敵する) を含むデータセットが必要なので、USPS は選択の対象外です。
機械学習アーカイブ ( http://archive.ics.uci.edu/ml/ ) には、分類に適した MINIST などのデータセット ( http://archive.ics.uci.edu/ml など) を含む、さまざまなデータセットが含まれています。 /datasets/Skin+Segmentation )。
アルゴリズムで何を実証しようとしているのかを知らずに、どれが適切かはわかりませんが、UCI アーカイブ内のすべてはよく知られています。
MNISTと非常によく似た特性を持つファッション MNISTまたはクズシジ MNISTを試すことができますが、予測が少し難しくなります。ファッション MNIST のページから:
真剣に、私たちは MNIST の置き換えについて話しています。正当な理由は次のとおりです。
- MNISTは簡単すぎる。畳み込みネットは MNIST で 99.7% を達成できます。従来の機械学習アルゴリズムでも 97% を簡単に達成できます。Fashion-MNIST と MNIST のベンチマークを並べて確認し、「ほとんどの MNIST 数字のペアは、わずか 1 ピクセルでかなりよく区別できる」を読んでください。
- MNIST は使いすぎです。この 2017 年 4 月の Twitter スレッドで、Google Brain の研究科学者でディープ ラーニングの専門家である Ian Goodfellow は、人々に MNIST から離れるよう呼びかけています。
- MNIST は最新の CV タスクを表すことができません。この 2017 年 4 月の Twitter スレッドで指摘されているように、深層学習の専門家であり、Keras の著者でもある François Chollet です。