نسخة مُصغّرة من ImageNet كبديل لمجموعات البيانات CIFAR

ASET ImageNet الأصلي هو معيار شائع على نطاق واسع لتدريب الشبكات العصبية العميقة. نظرًا لأن تكلفة إجراء التجارب (مثل تصميم الخوارزميات، البحث عن الهندسة المعمارية، وضبط المعلمات الفائقة) على مجموعة البيانات الأصلية قد تكون باهظة الثمن، نقترح النظر في إصدار مُقلّل الدقة من ImageNet. بخلاف مجموعات بيانات CIFAR والإصدارات السابقة لمُقلّلة الدقة من ImageNet، يحتوي الإصدار المقترح ImageNet32×32 (وねぇراته ImageNet64×64 وImageNet16×16) على نفس عدد الفئات والصور الموجودة في ImageNet، مع الاختلاف الوحيد أن الصور تم تقليل دقتها إلى 32×32 بكسل لكل صورة (64×64 و16×16 بكسل للنيارات الأخرى على التوالي). تعتبر التجارب على هذه الإصدارات ذات الدقة المنخفضة أسرع بكثير من تلك التي تجرى على ImageNet الأصلي، وتبدو خصائص هذه المجموعات ذات الدقة المنخفضة فيما يتعلق بالمعلمات الفائقة المثلى مشابهة. يمكن الحصول على المجموعات المقترحة وأكواد البرامج لإعادة إنتاج نتائجنا من http://image-net.org/download-images و https://github.com/PatrykChrabaszcz/Imagenet32_Scripts.