CIFAR-10 とは

CIFAR-10データセット(Canadian Institute for Advanced Research)は、機械学習およびコンピュータビジョンアルゴリズムを訓練するために一般的に使用される画像の集まりです。機械学習の研究で最も広く使用されているデータセットの1つです。 CIFAR-10データセットには、10種類の異なるクラスで60,000個の32×32カラー画像が含まれています。 10種類のクラスは、飛行機、車、鳥、猫、鹿、犬、カエル、馬、船、トラックを表します。各クラスには6,000枚の画像があります。
写真のオブジェクトを認識するためのコンピュータアルゴリズムは、多くの場合、例によって学習する。 CIFAR-10は、コンピュータにオブジェクトの認識方法を教えるために使用できる一連のイメージです。 CIFAR-10の画像は低解像度(32×32)なので、このデータセットを使用することで、研究者は異なるアルゴリズムをすばやく試して、効果を確認することができます。さまざまな種類の畳み込みニューラルネットワークが、CIFAR-10の画像を認識するのに最適です。
CIFAR-10は、8千万の小さな画像データセットのラベル付きサブセットです。データセットが作成されると、学生はすべての画像にラベルを付けるために支払いを受けました。