MNIST Large Scale dataset

MNIST 大规模数据集基于经典的 MNIST 数据集，但包含高达 16 倍的大规模变化。创建此数据集的动机是能够测试不同算法在存在大规模可变性和特别是在广泛的规模范围内推广到训练集中不存在的新规模的能力。该数据集包含相对于原始 MNIST 数据集的每个相对大小因子 1、2 和 4 的训练数据和 1/2 到 8 之间的相对缩放因子的测试数据，比率为 $\sqrt[4]{2 }$ 相邻刻度之间。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MNIST Large Scale dataset基于经典MNIST数据集构建，引入了高达16倍的大规模变化，旨在评估算法在广泛规模范围内的泛化能力。该数据集包含特定相对大小因子的训练数据和测试数据，用于测试对未见尺度的适应能力。