MNIST-1D
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资源简介：
经典深度学习基准测试的极简、低内存和低计算替代方案。训练示例比 MNIST 示例小 20 倍，但它们更清楚地区分线性、非线性和卷积模型，分别达到 32、68 和 94% 的准确度（这些模型在 MNIST 上获得 94、99+ 和 99+%） .
提供机构：
OpenDataLab
创建时间：
2022-06-28
搜集汇总
数据集介绍
背景与挑战
背景概述
MNIST-1D是经典深度学习基准测试的极简替代方案，具有低内存和低计算需求。其训练示例比MNIST小20倍，能更清晰地区分线性、非线性和卷积模型，准确度分别达到32%、68%和94%。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
