ResNet(Residual Network)是一种深度神经网络,由微软实验室的何凯明等几位大神在2015年提出,并在当年的ImageNet竞赛中获得了分类任务第一名。
ResNet通过引入残差结构(residual structure),解决了深度神经网络在训练过程中出现的梯度消失或梯度爆炸问题,从而使得网络可以构建得更加深。残差结构即通过引入跳跃连接(skip connection),使得网络中的信息可以直接绕过一些层进行传递,从而增强了网络的表达能力。ResNet共有1001层,分为ResNet-50、ResNet-101、ResNet-152等多种类型。不同类型的ResNet区别主要在于网络的结构设计,例如在残差结构中,采用了何种类型的残差连接、是否采用批量标准化(Batch Normalization)等。在训练ResNet时,通常会采用随机梯度下降(SGD)进行优化,同时采用dropout等方法来防止过拟合。除了在图像分类任务中取得了成功,ResNet也在目标检测、图像分割等任务中取得了良好的效果。
在机器学习和深度学习领域,有许多常见的标准数据集,用于各种不同的任务和研究。以下是一些常见的标准数据集,按照任务类型分类:
图像分类(Image Classification):
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MNIST:包含手写数字(0到9)的灰度图像,用于数字识别任务。
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CIFAR-10 和 CIFAR-100:包含小图像的数据集,分别有10个和100个不同类别,用于图像分类任务。
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ImageNet:包含大量图像和多个类别的数据集,常用于深度学习模型的预训练和图像分类任务。
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Fashion MNIST:与MNIST类似,但包含了时尚商品的图像,用于图像分类任务。
物体检测和分割(Object Detection and Segmentation):
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COCO(Common Objects in Context):包含大量图像和相关物体检测、分割以及标注的数据集,用于物体检测和分割任务。
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PASCAL VOC:包含图像和相关物体检测、分割数据的数据集,用于计算机视觉任务。
文本分类(Text Classification):
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20 Newsgroups:包含20个不同主题的新闻组文本,用于文本分类任务。
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IMDb:包含电影评论的数据集,常用于情感分析和文本分类任务。
自然语言处理(NLP):
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Stanford Sentiment Treebank:包含句子和情感标签的数据集,用于情感分析和情感分类任务。
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CoNLL-2003:包含命名实体识别(NER)任务的多语言文本数据。
语音识别(Speech Recognition):
- LibriSpeech:包含大量语音音频和对应的文本转录的数据集,用于语音识别任务。
推荐系统(Recommendation Systems):
- MovieLens:包含电影评分和用户数据的数据集,用于推荐系统任务。
时间序列分析(Time Series Analysis):文章来源:https://www.toymoban.com/news/detail-672349.html
- UCI机器学习库:包含多个领域的小型机器学习数据集,其中一些适用于时间序列分析任务。
这些数据集是机器学习和深度学习领域中常用的标准数据集,用于测试算法、模型和技术的性能。除了上述数据集,还有许多领域特定的数据集,适用于特定任务和研究方向。选择数据集通常取决于研究或应用的需求。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-672349.html
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