EleutherAI/fake-cifarnet

该数据集名为fake CIFARNet，是从一个高熵分布中采样的，其均值和协方差矩阵与原始CIFARNet数据集匹配。数据集包含图像和标签两个特征，图像特征为图像类型，标签特征为类别标签，共有10个类别，分别代表不同的物体（如飞机、汽车、鸟等）。数据集分为训练集和测试集，训练集包含190,000个样本，测试集包含10,000个样本。数据集的生成代码展示了如何从原始CIFARNet数据集中生成这些fake图像。

原始信息汇总

数据集概述

特征信息

• 图像 (img): 数据类型为图像。
• 标签 (label): 数据类型为类别标签，包含以下类别：
  • 0: airplane
  • 1: automobile
  • 2: bird
  • 3: cat
  • 4: deer
  • 5: dog
  • 6: frog
  • 7: horse
  • 8: ship
  • 9: truck

数据分割

• 训练集 (train):
  • 字节数: 1827528011.0
  • 样本数: 190000
• 测试集 (test):
  • 字节数: 96682029.0
  • 样本数: 10000

数据大小

• 下载大小: 1924310386
• 数据集大小: 1924210040.0

配置信息

• 默认配置 (default):
  • 训练集文件路径: data/train-*
  • 测试集文件路径: data/test-*