从mnist数据的原始大小创建样本子集,同时保留所有10个类,可以通过以下步骤实现:
以上代码将从mnist数据集中创建一个包含1000个样本的子集,每个类别均匀地选择100个样本,以保留所有10个类别。你可以根据需要调整子集大小。这个子集可以用于训练和测试机器学习模型。
每张图像的大小约为 300 x 200 像素。本数据集也可以用于目标检测定位。...该子集的每个情绪极性数据集分别包含 1,800,000 个训练样本和 200,000 个测试样本。...该子集中的不同极性分别包含 280,000 个训练样本和 19,000 个测试样本。...本文提供 2017 版 COCO 数据集的所有文件,另外附带由 fast.ai 创建的子集数据集。...fast.ai 创建的子集数据集包含五个选定类别的所有图像,这五个选定类别分别为:椅子、沙发、电视遥控、书籍和花瓶。
这是一个很好的数据库,用于在实际数据中尝试学习技术和深度识别模式,同时可以在数据预处理中花费最少的时间和精力。 大小: 50 MB 记录数量: 70,000张图片被分成了10个组。...它与本列表中提到的MNIST数据集类似,但具有更多标签数据(超过600,000个图像),这些数据是从谷歌街景中查看的房屋号码中收集的。...开发人员认为MNIST已被过度使用,因此他们将其作为该数据集的直接替代品。每张图片都以灰度显示,并与10个类别的标签相关联。 大小:30 MB。 记录数量:70,000张图片被分为10个类。...除了训练和测试评估示例之外,还有更多未标记的数据供你使用。原始文本和预处理的单词格式包也包括在内。 大小:80 MB。...这是为了解决识别音频样本中的口头数字的任务而创建的。这是一个开放的数据集,所以希望随着人们继续贡献更多样本,它会不断增长。
例如,对于 MNIST 图片集(第 3 章中提到):图片四周边缘部分的像素几乎总是白的,因此你完全可以将这些像素从你的训练集中扔掉而不会丢失太多信息。...降维会让你的工作流水线更复杂因而更难维护。所有你应该先尝试使用原始的数据来训练,如果训练速度太慢的话再考虑使用降维。...你现在已经知道如何给任何一个数据集降维而又能尽可能的保留原数据集的方差了。 使用 Scikit-Learn Scikit-Learn 的 PCA 类使用 SVD 分解来实现,就像我们之前做的那样。...图 8-8 可解释方差关于维数的函数 PCA 压缩 显然,在降维之后,训练集占用的空间要少得多。例如,尝试将 PCA 应用于 MNIST 数据集,同时保留 95% 的方差。...你应该发现每个实例只有 150 多个特征,而不是原来的 784 个特征。因此,尽管大部分方差都保留下来,但数据集现在还不到其原始大小的 20%!
对于那些未知的实例,我们已经假定我们的分类方法不是完美的,会有一定比例的样本可能被错误分类。 与此相反,无监督学习任务处理未标记的实例,并且这些类必须从非结构化数据集中推断出来。...那么,该信息就可以用于特征选择,以去除噪声和减少我们的数据集的大小。 工作流程图 在下面的章节中,我们将会看到一些典型的监督学习任务的主要步骤,下图可以让我们直观地了解它们是如何连接的。 ?...采样 假设我们从原始数据中提取到了某些特征(在这里:萼片宽度,萼片长度,花瓣宽度和花瓣长度),我们现在将把我们的数据随机分成训练和测试数据集。...交叉验证有许多种,最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中,原始训练数据集被分成k个不同的子集(即所谓的“折叠”),其中,1个折叠被保留作为测试集,而另外的K-1个折叠被用于训练模型。...想要找到一个特定大小的特征子集,用来最优化分类模型的性能,往往需要一个穷举搜索——搜索采样的所有可能组合。然而,在实际使用中,由于运算的限制,这种方法可能不具有可行性。
在这项工作中,我们训练了一个模型,以改变源域的图像,使其看起来像是从目标域采样的,同时保持其原始内容。...我们的像素自适应模型由生成函数 ,由 参数化,将源域图像 和噪声向量 映射到自适应或伪图像 。给定生成器函数G,可以创建任何大小的新数据集 。...事实上,在没有对来源进行培训的情况下,该模型可以自由地改变课堂分配(例如,第1类变成了第2类,第2类变成了3类等),同时仍然成功地优化了训练目标函数。...为了确保“仅源”和领域自适应实验之间的公平比较,我们在原始60000张MNIST训练图像中的50000张图像的子集上训练我们的模型。剩下的10000张图像被用作“仅来源”实验的验证集。...接下来,我们评估我们的模型推广到训练中看不到的类的能力。为此,我们使用来自源域和目标域的图像子集重新训练我们的最佳模型,这些图像子集仅包括“合成裁剪线条”到“裁剪线条”场景的一半对象类。
根据中心极限定理,若从原数据集中随机抽取的大小为 n 的子集平均值记为 ,则当 n 足够大时, 的分布趋于正态分布,其均值为 μ,方差 ,即: ,其中 µ 和 是原始数据集的期望和方差。...基于上述分析,FedCFA 按照以下步骤构建一个大小为 B 的全局平均数据集,以此近似全局数据分布: 1.本地平均数据集计算:每个客户端将其本地数据集随机划分为 B 个大小为 的子集 ,其中 为客户端数据集大小...对于每个子集,计算其平均值 。由此,客户端能够生成本地平均数据集 以近似客户端原始数据的分布。...反事实变换模块的主要任务是在端侧生成与全局数据分布对齐的反事实样本: 1. 特征提取:使用编码器(Encoder)从原始数据中提取特征因子 。 2....给定一批数据,用 来表示第 i 个样本的所有因子。 表示第 i 个样本的第 j 个因子。将同一批次中每个样本的相同指标 j 的因子视为一组变量 。
所有这些结果都揭示了深度学习中数据的本质,同时表明收集巨大数据集的实践可能是很低效的。此处要讨论的是,我们是否可以做得更好。例如,我们是否可以用一个选择训练样本的良好策略来实现指数缩放呢?...在最近的一篇文章中,研究者们发现,只增加一些精心选择的训练样本,可以将误差从 3% 降到 2% ,而无需收集 10 倍以上的随机样本。...,但当初始数据集比较小时,这样反而有害; (2) 随着初始数据集大小的增加,通过保留最难样本的固定分数 f 进行的数据剪枝应该产生幂律缩放,指数等于随机剪枝; (3) 在初始数据集大小和所保留数据的分数上优化的测试误差...研究者发现所有剪枝度量都会放大类的不平衡,从而导致性能下降。为了解决这个问题,作者在所有 ImageNet 实验中使用了一个简单的 50% 类平衡率。...为了评估度量发现的聚类是否与 ImageNet 类一致,研究者在图 6A 中比较了它们的重叠。当保留 70% 以上的数据时,自监督度量和监督度量的性能是相似的,这表明了自监督剪枝的前景。
神经随机森林模拟 这篇论文的思路主要包含三个步骤: (1)从决策树和随机森林中生成训练数据; (2)增加生成样本多样性和减少冲突的策略; (3)通过学习决策边界,训练神经网络模拟随机森林。 ?...从决策树中生成样本的算法。 算法1给出了从决策树中生成样本的原始方法,这个算法的目标是为每一个类别 t 生成对应的样本。...冲突的问题在使用包含多个决策树的随机森林同时生成数据时也会发生,因此作者们又提出了名为决策树子集(decisiontree subset, DTS)的方法来解决冲突。...可以看到整个过程中并没有随机森林的结构到神经网络的结构的映射关系,而是通过一个任意大小的随机森林生成训练数据,来训练一个任意大小的神经网络。...作者们首先评估了方案中数据生成策略的影响,结果见表1。可见主要是DTS方法大大提高了预测的准确率。 ? 表1. 不同数据集上原始数据生成(RDG)、路径权重(PW)和决策树子集(DTS)策略的评估。
归根结底,无监督学习的目的是从复杂数据中提取出可以代表数据的特征,例如数据的分布、数据的主要成分等等,再用这些信息帮助后续的其他任务。...可以想象,如果该低维特征向量能充分保留原数据样本的信息,那么就可能基于该低维特征向量较好地恢复出原数据。...编码器需要将高维的样本变换为低维的特征,并且这些特征应当保留原始样本尽可能多的信息。...从高维到低维的变换中必定伴随着不可逆的信息损失,如果特征质量较差,保留的信息较少,那么我们无论如何都不可能从特征恢复出原始样本。...该数据集包含一些手写数字的黑白图像,其中白色的部分是数字,黑色的部分是背景,所有图像的大小都是28像素×28像素,且只有黑白两种颜色。由于图像大小较大,占用存储空间,并且通常还有许多空间上的关联信息。
本征维度即在降维或者压缩数据过程中,为了让你的数据特征最大程度的保持,你最低限度需要保留哪些features,它同时也告诉了我们可以把数据压缩到什么样的程度,所以你需要了解哪些 feature 对你的数据集影响是最大的...第一种策略只从图像的中心保留一定数量的维度,它的优点是保留流形几何体,同时只考虑有限的维数;第二种策略对图像进行平滑和子采样,它的优点是能够保留流形的整体几何体,同时删除高频结构(图像细节)并压缩较少维数的信息...为了明确地了解所用的降维技术是否保留了内插或外推信息时,研究人员创建了一个数据,该数据由d=8,12的d维超立方体的2d顶点组成。 这些数据集具有特定性,即任何样本相对于其他样本都处于外推状态。...并且研究人员特别反对使用内插和外推作为泛化性能的指标,从现有的理论结果和彻底的实验中证明,为了保持新样本的插值,数据集大小应该相对于数据维度呈指数增长。...简而言之,模型在训练集内的行为几乎不会影响该模型的泛化性能,因为新样本几乎肯定位于该凸包(convex)之外。 无论是考虑原始数据空间还是嵌入,这一观察结果都是成立的。
下面是从之前的文章使用的生成网络抽取的样本图像。将numpy.random生成的随机高斯潜向量传入生成网络得到了这些图像。...我们已经看到一个生成网络从纯粹的随机权重中创建出相当有趣的图像,所以我们的打算是首先训练网络生成过的去的28x28 MNIST图像,然后在同一个网络上生成一个可能可以满足我们的两个目标的更大图像。...之前的文章描述了整个模型是如何工作的。但不像以前的模型,这次我们将利用MNIST数字的分类标签。...我们遇到的问题是,纯粹的GAN模型将倾向于仅产生MNIST数字的一个子集,以通过判别网络的测试,不能保证覆盖所有10个数字。如果网络真的能很好地生成数字4和6,它不会产生7。...变分自动编码器损失函数 原本的VAE有两个目的:将来自MNIST数据集的样本图像编码成由实数组成的小向量,该向量类似单位高斯变量(在我们的模型中为由32个实数组成的潜向量),并生成与训练图像看起来相似的图像
本文重点解决现实中非独立同分布(Non-IID)样本数据的分类器学习问题,即一批或一小组样本数据或数据标签之间具有高度的互相关性,在这种情况下如何改进分类器的学习效果。...基于增强特征训练得到的分类器不仅基于原始特征预测分类结果,还同时指定了一个特定于患者和医院的「随机效应」解释来消除样本数据相关性,从而有效解决 Non-IID 数据带来的非独立性问题。...总之,数据共享策略为使用 Non-IID 数据的联邦学习提供了一个有效解决方案。全局共享数据集的大小和随机分配至客户端的子集大小可以根据具体问题和应用进行调整。...本文提出使用客户端中数据分布和总体分布之间的 EMD 定义权重散度,同时还提出了一种数据共享策略,通过创建在所有客户端之间全局共享的一小部分数据来改进对 Non-IID 数据的训练效果。...数据库:MIMIC-III,数据库的具体组成见表 1。其中训练库包含 20000 个样本,测试库包含 8000 个样本,保留 2000 个样本作为数据共享策略中使用的共享数据库。
三、运行mnist(手写数字数据集)实例 现在来运行一个实例:mnist 原始数据需要的是图片,但网上提供的mnist数据并不是图片格式的数据,因此我们需要将它转换成图片才能运行。...digits提供了一个脚本文件,用于下载mnist,cifar10和cifar100三类数据,并转换成png格式图片。...每个文件夹下面就是我们需要的图片(10类分别放在10个子文件夹内),同时还生成了对应在图片列表文件train.txt和test.txt。...在这个页面的左边,可以设置图片是彩色图片还是灰度图片,如果提供的原始图片大小不一致,还可用Resize Transformation功能转换成一致大小。...在这个界面,我们还可以可视化查看训练和测试的图片,如下图: ? train.txt里面存放的是所有训练图片的列表清单,柱状图清晰地显示了10类样本各自的数量。
然后后门触发器从属于标签的空间区域内创建到属于A的区域的“捷径” 。 直观来讲,我们通过测量从每个区域到目标区域的所有输入所需的最小扰动量来检测这些捷径。...逆向工程触发器帮助我们理解后门如何在模型内部对样本进行错误分类,例如,哪些神经元被触发器激活。使用此知识构建一个主动筛选器,可以检测和筛选激活后门相关神经元的所有对抗输入。...首先,它计算所有数据点与中位数之间的绝对偏差,这些绝对偏差的中值称为MAD,同时提供分布的可靠度量。然后,将数据点的异常指数定义为数据点的绝对偏差,并除以MAD。...要创建这个新的训练集,就需要一个10%的原始训练数据样本(干净且没有触发器),并在不修改标签的情况下,为该样本的20%添加反向触发器。...在GTSRB上进行了样本测试,将触发器的大小从4×4(图像的1.6%)增加到16×16(25%),所有触发器仍是白色方块。本文对以往实验中使用相同结构的检测技术进行了评价。
输入空间中的每个样本都“映射”或“链接”到网格上的节点。一个节点可以代表多个输入样本。 SOM的关键特征是原始输入数据的拓扑特征保留在图上。...下图使用两个热图说明平均教育水平和失业率之间的关系。 ? SOM算法 从样本数据集生成SOM的算法可总结如下: 选择地图的大小和类型。形状可以是六边形或正方形,具体取决于所需节点的形状。...# 在R中创建自组织映射 # 创建训练数据集(行是样本,列是变量 # 在这里,我选择“数据”中可用的变量子集 data_train <- data[, c(3,4,5,8)] #...将带有训练数据的数据框更改为矩阵 #同时对所有变量进行标准化 #SOM训练过程。...将聚类映射回原始样本 当按照上面的代码示例应用聚类算法时,会将聚类分配给 SOM映射上的每个 节点,而不是 数据集中的原始 样本。
序言:什么是 MNIST?MNIST 数据集简介如何配置 MNIST 示例搭建一个简单的神经网络开始训练你的模型如何评估训练结果总结:你已经走出了第一步!1. 序言:什么是 MNIST?...MNIST 数据集简介主要功能MNIST 包含 60,000 张手写数字训练图像和 10,000 张测试图像。数据集由大小为 28x28 像素的灰度图像组成。...数据集结构MNIST 数据集分为两个子集:训练集:该子集包含 60,000 张手写数字图像,用于训练机器学习模型。测试集:该子集由 10,000 张图像组成,用于测试和基准测试训练有素的模型。...Precision(精确率)0.9723在所有被模型预测为某一类别的样本中,真正属于该类别的比例。在此,精确率为 97.23%,表示大多数预测为某类别的样本是准确的。...Recall(召回率)0.9720在所有实际属于某一类别的样本中,模型能够正确预测为该类别的比例。召回率为 97.20%,说明模型在识别实际属于某类别的样本时表现得很好。
---- 与此相反,无监督学习任务处理未标记的实例,并且这些类必须从非结构化数据集中推断出来。通常情况下,无监督学习采用聚类技术,使用基于一定的相似性(或距离)的度量方式来将无标记的样本进行分组。...那么,该信息就可以用于特征选择,以去除噪声和减少我们的数据集的大小。 工作流程图 在下面的章节中,我们将会看到一些典型的监督学习任务的主要步骤,下图可以让我们直观地了解它们是如何连接的。 ?...采样 假设我们从原始数据中提取到了某些特征(在这里:萼片宽度,萼片长度,花瓣宽度和花瓣长度),我们现在将把我们的数据随机分成训练和测试数据集。...交叉验证有许多种,最常见的一种很可能是k折交叉验证了。 在k-折交叉验证中,原始训练数据集被分成k个不同的子集(即所谓的“折叠”),其中,1个折叠被保留作为测试集,而另外的K-1个折叠被用于训练模型。...想要找到一个特定大小的特征子集,用来最优化分类模型的性能,往往需要一个穷举搜索——搜索采样的所有可能组合。然而,在实际使用中,由于运算的限制,这种方法可能不具有可行性。
自然地捕捉到这一概念的一个概念是特征重要性。例如,在基于树的模型中,特征重要性是根据使用特征分割数据的次数以及这些分割在将数据分为纯类方面的效果如何计算的,如基尼系数所衡量的那样。...接下来删除所有没有选定值的数据点,并使用以当前触发器为条件的数据子集重复该过程。直观地,可以将此过程视为从现有的良性软件样本中识别语义一致的特征子空间,这些样本可以作为后门转移到恶意软件。...由于强制算法从观察到的良性软件样本中选择一个模式,该触发器更有可能与原始数据分布自然融合,而不是独立策略,后者可能会产生不“接近”的后门任何自然特征子空间。...这两个子集都属于清单类特征,可以通过更改清单文件中的一行来修改。其次,强制后门是唯一可添加的,这意味着不能因为投毒而从应用程序中删除任何特征。...相信特征空间到问题空间映射方法的改进,将大大提高解释引导投毒攻击的有效性。攻击能力:观察到组合策略如何隐蔽,并且特别擅长生成行为保留后门,将其用在 Contagio 和 Drebin 数据集上的实验。
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