CIFAR-10整体解析与评价

1. 综述

Cifar-10  是由 Hinton 的两个大弟子 Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever 收集的一个用于普适物体识别的数据集。Cifar 是加拿大政府牵头投资的一个先进科学项目研究所。Hinton、Bengio和他的学生在2004年拿到了 Cifar 投资的少量资金，建立了神经计算和自适应感知项目。这个项目结集了不少计算机科学家、生物学家、电气工程师、神经科学家、物理学家、心理学家，加速推动了 Deep Learning  的进程。从这个阵容来看，DL 已经和 ML 系的数据挖掘分的很远了。Deep Learning 强调的是自适应感知和人工 智能 ，是计算机与神经科学交叉；Data Mining 强调的是高速、 大数据 、统计数学分析，是计算机和数学的交叉。

CIFAR-10是机器学习分类问题中的一个标尺问题。目标是将RGB 32*32的图像分成10类：飞机（airplane）,汽车(automobile),鸟(bird),猫(cat),鹿（deer）,狗(dog),青蛙(frog),马(horse),船(ship),卡车(truck)。

可以看到，同已经成熟的人脸识别相比，普适物体识别挑战巨大，数据中含有大量特征、噪声，识别物体比例不一。因而，Cifar-10 相对于传统图像识别数据集，是相当有挑战的。想了解更多信息请参考 CIFAR-10 page