LeeML 2023 HW3

LeeML2023 分为春、秋两套 HW3 数据集，春季基于 Food-11 食物图像数据集，包含一万张训练图、三千六百多张验证图与三千张无标签测试图，共 11 类食物 RGB 实拍图，任务为不使用预训练模型的 CNN 监督图像分类；秋季数据集以 npy 浮点数组存储扁平化图像像素，不含可见标签，共 9000 份训练样本，内置隐藏二元类别，任务是通过自编码器提取低维表征后完成二聚类，两份数据集均上传至 Kaggle 用于作业评测。