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Mini-ImageNet 数据集是 ImageNet 数据集的一个小型子集用于计算机视觉和深度学习研究。它通常包含一组经过手动筛选和采样的图像这些图像属于来自 ImageNet 大型数据集的少数类别。Mini-ImageNet 的主要特点包括 小规模与原始的 ImageNet 数据集相比Mini-ImageNet 包含的图像数量大大减少通常在数千到数万之间。这使得它成为用于快速模型训练和实验的理想选择。 类别多样性尽管 Mini-ImageNet 数据集规模较小但仍然包含来自各种不同类别的图像包括动物、食物、物体等。 图像尺寸通常Mini-ImageNet 数据集的图像尺寸相对较小通常为 84x84 像素。这有助于减小训练和推理时间并适合用于深度卷积神经网络的研究。 用途Mini-ImageNet 主要用于元学习meta-learning任务其中模型需要在少数样本的情况下学会泛化到新类别的能力。这使得 Mini-ImageNet 成为研究迁移学习、少样本学习和元学习的重要工具。 标签和分割每个图像都有相应的标签指示图像所属的类别。通常Mini-ImageNet 数据集分为训练集、验证集和测试集以便进行模型训练和评估。
Mini-ImageNet 数据集通常用于评估模型的泛化性能特别是在面临少样本学习和迁移学习任务时。研究人员使用 Mini-ImageNet 进行模型预训练然后将学到的知识迁移到其他任务中这有助于提高模型在少样本或新类别上的性能。
