作者丨肖涵
单位丨德国Zalando旗下研究部门资深科学家
学校丨德国慕尼黑工业大学计算机博士
研究方向丨深度学习在产品搜索中的应用
FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集 [1] 的图像数据集。 它是由 Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。
FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分,28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能,且不需要改动任何的代码。
这个数据集的样子大致如下(每个类别占三行):
1. 为什么要做这个数据集?
经典的 MNIST 数据集 [1] 包含了大量的手写数字。十几年来,来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议,期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上,MNIST数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道:"如果一个算法在MNIST不work,那么它就根本没法用;而如果它在MNIST上work,它在其他数据上也可能不work"。
Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接替代品。作为算法作者,你不需要修改任何的代码,就可以直接使用这个数据集。Fashion-MNIST 的图片大小,训练、测试样本数及类别数与经典 MNIST 完全相同。
写给专业的机器学习研究者
我们是认真的。取代 MNIST 数据集的原因由如下几个:
MNIST 太简单了,很多算法在测试集上的性能已经达到 99.6%!不妨看看我们基于 scikit-learn 上的评测 [2] 和这段代码 [3]。大多数 MNIST 只需要一个像素就可以区分开;
MNIST 被用烂了。参考下图,Ian Goodfellow 希望人们不要再用 MNIST 了;
MNIST 数字识别的任务不代表现代机器学习。如下图,在 MNIST 上的想法没法迁移到真正的机器视觉问题上。
2. 获取数据
你可以使用以下链接下载这个数据集。Fashion-MNIST 的数据集的存储方式和命名与经典 MNIST 数据集 [1] 完全一致。
名称 | 描述 | 样本数量 | 文件大小 | 链接 |
---|---|---|---|---|
train-images-idx3-ubyte.gz | 训练集的图像 | 60,000 | 26 MBytes | 下载 |
train-labels-idx1-ubyte.gz | 训练集的类别标签 | 60,000 | 29 KBytes | 下载 |
t10k-images-idx3-ubyte.gz | 测试集的图像 | 10,000 | 4.2 MBytes | 下载 |
t10k-labels-idx1-ubyte.gz | 测试集的类别标签 | 10,000 | 5.0 KBytes | 下载 |
或者,你可以直接克隆这个代码库。数据集就放在 data/fashion 下。这个代码库还包含了一些用于评测和可视化的脚本。
git clone git@github.com:zalandoresearch/fashion-mnist.git
每个训练和测试样本都按照以下类别进行了标注:
标注编号 | 描述 |
---|---|
0 | T-shirt/top(T恤) |
1 | Trouser(裤子) |
2 | Pullover(套衫) |
3 | Dress(裙子) |
4 | Coat(外套) |
5 | Sandal(凉鞋) |
6 | Shirt(汗衫) |
7 | Sneaker(运动鞋) |
8 | Bag(包) |
9 | Ankle boot(踝靴) |
import mnist_reader
X_train, y_train = mnist_reader.load_mnist('data/fashion', kind='train')
X_test, y_test = mnist_reader.load_mnist('data/fashion', kind='t10k')
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data
data = input_data.read_data_sets('data/fashion')
data.train.next_batch(100)
作为机器学习领域里最常使用的数据集,人们用各种语言为MNIST开发了很多载入工具。有一些方法需要先解压数据文件。注意,我们并没有测试过所有的载入方法。
我们使用scikit-learn做了一套自动评测系统。它涵盖了除深度学习之外的125种经典机器学习模型(包含不同的参数)。你可以在这里以互动的方式查看结果。
你可以运行benchmark/runner.py对结果进行重现。而我们更推荐的方法是使用Dockerfile打包部署后以Container的方式运行。
我们欢迎你提交自己的模型评测。请使用Github新建一个Issue。不妨先看看如何贡献。如果你提交自己的模型,请先确保这个模型没有在这个列表中被测试过。
算法 | 预处理 | 测试集准确率(均值 & 方差) | 提交者 | 参考 |
---|---|---|---|---|
2 Conv Layers with max pooling (Keras) | None | 0.876 | Kashif Rasul | zalando_mnist_cnn |
2 Conv Layers with max pooling (Tensorflow) >300 epochs | None | 0.916 | Tensorflow's doc | convnet |
Simple 2 layer convnet <100K parameter | None | 0.925 | @hardmaru | pytorch_tiny_custom_mnist_adam |
GRU+SVM | None | 0.888 | @AFAgarap | gru_svm_zalando |
GRU+SVM with dropout | None | 0.855 | @AFAgarap | gru_svm_zalando_dropout |
WRN40-4 8.9M params | standard preprocessing (mean/std subtraction/division) and augmentation (random crops/horizontal flips) | 0.967 | @ajbrock | WideResNet & Freezout |
DenseNet-BC 768K params | standard preprocessing (mean/std subtraction/division) and augmentation (random crops/horizontal flips) | 0.954 | @ajbrock | DenseNets & Freezout |
MobileNet | augmentation (horizontal flips) | 0.950 | @苏剑林 | Chinese blog post |
6. 在论文中引用 Fashion-MNIST
如果你在你的研究工作中使用了这个数据集,欢迎你引用这篇论文:
Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms. Han Xiao, Kashif Rasul, Roland Vollgraf. arXiv: TBA
这篇论文将在 Mon, 28 Aug 2017 00:00:00 GMT 发表在 arXiv 上。
[1] 经典 MNIST 数据集:
http://yann.lecun.com/exdb/mnist/
[2] 基于 scikit-learn 的评测:
http://fashion-mnist.s3-website.eu-central-1.amazonaws.com/
[3] MNIST 测试代码:
https://gist.github.com/dgrtwo/aaef94ecc6a60cd50322c0054cc04478
原文来自: PaperWeekly
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