文件名称：图像分类数据集的新结构和新批评-研究论文
文件大小：400KB
文件格式：PDF
更新时间：2024-06-08 11:33:33
论文研究
数据集是图像分类的重要组成部分。 当前的数据集结构存在以下问题：每个类缺少互斥的显式定义，并且定义缺乏区分类的功能，并且实例与该定义不一致，并且标签不能呈现不确定性，并且存在唯一的批评：算法的准确性。 在本文中，我演示了图像分类中数据集的新结构，包括：标签的互斥显式定义和标签的标签，将标签分为相干，错误和不确定（包括多对象，中间对象，未知对象和不确定对象）。尚不清楚），并探索三个数据集（MNIST，CIFAR-10和Fashion-MNIST）以解释为什么有必要。 而且，我定义了一种新的评判方法，以评估算法在不确定性和反攻击方面的性能。 最后，我提供了有关如何构建这样的数据集的一些建议。