元のImageNetデータセットは、Deep Neural Networks（深層ニューラルネットワーク）の訓練に使用される大規模なベンチマークとして広く知られています。しかし、元のデータセットで実験を行うコスト（例えば、アルゴリズム設計、アーキテクチャ探索、ハイパーパラメータ調整など）が高額であるため、ダウンサンプリングされたバージョンのImageNetを検討することを提案します。CIFARデータセットや以前のダウンサンプリング版ImageNetとは異なり、私たちが提案するImageNet32×32（およびそのバリエーションであるImageNet64×64とImageNet16×16）は、クラス数と画像数が元のImageNetと同じであり、唯一の違いは画像が32×32ピクセル（バリエーションではそれぞれ64×64ピクセルと16×16ピクセル）にダウンサンプリングされていることです。これらのダウンサンプリング版での実験は、元のImageNetよりも大幅に高速に行えますし、最適なハイパーパラメータに関する特性も類似しているようです。提案するデータセットと結果を再現するためのスクリプトは、http://image-net.org/download-images および https://github.com/PatrykChrabaszcz/Imagenet32_Scripts から入手可能です。