STL-10数据集

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#深度学习 #计算机视觉 #人工智能

STL-10数据集是一个图像识别的资源，设计用于无监督特征学习、深度学习和自学学习算法的研究。它包含少量标记训练样本和大量未标记样本，旨在通过未标记数据提升模型学习能力。数据集的96x96分辨率增加了无监督学习的难度，提供了一个评估方法扩展性的基准。

STL-10数据集

STL-10数据集是一个用于开发无监督特征学习、深度学习和自学学习算法的图像识别数据集。其灵感来源于CIFAR-10数据集，但经过一些修改。特别是，与CIFAR-10相比，每个类都有较少的标记训练示例，但提供了大量未标记示例，用于在监督训练之前学习图像模型。主要的挑战是利用未标记的数据（来自与标记数据相似但不同的分布）来构建有用的先验知识。我们还预计，该数据集（96x96）的更高分辨率将使其成为开发更具可扩展性的无监督学习方法的一个具有挑战性的基准。

下载地址：https://cs.stanford.edu/~acoates/stl10/

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STL-10 数据集
不务正业的猿
10-07 7740
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stl10.torch:Torch 上的 STL10 数据集
06-24
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stl文件 python_STL_10数据集处理
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Frost_Descent的博客
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12-04
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STL-10数据集说明
weixin_44846680的博客
12-10 4592
STL-10数据集说明
UFLDL stl-10
Zhaohui1995_Yang的专栏
08-12 1218
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K15862251018的博客
07-01 893
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12-20 565
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