Base de dades MINIST
La base de dades MINIST (acrònim anglès d'institut nacional d'estàndards i tecnologia) és una gran base de dades de dígits escrits a mà i que són emprats per a l'entrenament de sistemes de processament d'imatges. Aquesta base de dades també s'utilitza per al desenvolupament en el camp d'aprenentatge automàtic i està formada per 60.000 imatges d'entrenament i 10.000 imatges de prova.[1][2] L'objectiu de la base de dades MINIST és aconseguir una taxa d'error de reconeixement el més baixa possible mitjançant tècniques de xarxes neuronals convolucionals.
Prestacions[modifica]
Taula que mostra l'error resultant en funció del tipus de processament d'aprenentatge automàtic :[3]
| Tipus d'aprenentatge | Taxa d'error (%) |
|---|---|
| Classificador Lineal | 7.6 |
| K-Nearest Neighbors | 0.52 |
| Boosted Stumps | 0.87 |
| Classificador No Lineal | 3.3 |
| Màquina vectorial | 0.56 |
| Xarxa neuronal | 1.6 |
| Xarxa neuronal | 0.7 |
| Xarxa neuronal profunda | 0.35 |
| Xarxa neuronal convolucional | 0.31 |
| Xarxa neuronal convolucional | 0.27 |
| Xarxa neuronal convolucional | 0.23 |
| Xarxa neuronal convolucional | 0.21 |
Referències[modifica]
- ↑ Yann LeCun, Corinna Cortes i Chris Burges. «MNIST handwritten digit database» (en anglès). [Consulta: 19 octubre 2018].
- ↑ «MNIST dataset introduction» (en anglès). https://corochann.com.+Arxivat de l'original el 2018-10-20. [Consulta: 19 octubre 2018].
- ↑ «Machine Learning - Lecture 5: Cross-validation» (en anglès). http://users.sussex.ac.u.+[Consulta: 19 octubre 2018].