Vés al contingut

Base de dades MINIST

De la Viquipèdia, l'enciclopèdia lliure
Fig.1 Mostra d'imatges de la base de dades MINIST

La base de dades MINIST (acrònim anglès d'institut nacional d'estàndards i tecnologia) és una gran base de dades de dígits escrits a mà i que són emprats per a l'entrenament de sistemes de processament d'imatges. Aquesta base de dades també s'utilitza per al desenvolupament en el camp d'aprenentatge automàtic i està formada per 60.000 imatges d'entrenament i 10.000 imatges de prova.[1][2] L'objectiu de la base de dades MINIST és aconseguir una taxa d'error de reconeixement el més baixa possible mitjançant tècniques de xarxes neuronals convolucionals.

Prestacions

[modifica]

Taula que mostra l'error resultant en funció del tipus de processament d'aprenentatge automàtic :[3]

Tipus d'aprenentatge Taxa d'error (%)
Classificador Lineal 7.6
K-Nearest Neighbors 0.52
Boosted Stumps 0.87
Classificador No Lineal 3.3
Màquina vectorial 0.56
Xarxa neuronal 1.6
Xarxa neuronal 0.7
Xarxa neuronal profunda 0.35
Xarxa neuronal convolucional 0.31
Xarxa neuronal convolucional 0.27
Xarxa neuronal convolucional 0.23
Xarxa neuronal convolucional 0.21

Referències

[modifica]
  1. Yann LeCun, Corinna Cortes i Chris Burges. «MNIST handwritten digit database» (en anglès). [Consulta: 19 octubre 2018].
  2. «MNIST dataset introduction» (en anglès). https://corochann.com. Arxivat de l'original el 2018-10-20. [Consulta: 19 octubre 2018].
  3. «Machine Learning - Lecture 5: Cross-validation» (en anglès). http://users.sussex.ac.u. [Consulta: 19 octubre 2018].

Vegeu també

[modifica]