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MNIST：最常用的完整性检查数据集，图像大小为25×25的B＆W手写数字，但在 MNIST 上性能良好，并不意味着模型本身很好。
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MNIST：最常用的完整性检查数据集，图像大小为25×25的B＆W手写数字，但在 MNIST 上性能良好，并不意味着模型本身很好。
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新算法实际上使用的图像数据集，很多图像 API 公司从其 REST 接口获取标签，这些标签被怀疑与 ImageNet 的下一级 WordNet 的 1000 个类很相似。
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LSUN：用于场景理解和多任务辅助（房间布局估计，显着性预测等）。
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PASCAL VOC：一个通用的图像分割/分类数据集，对构建真实图像的注释用处不是特别大，但对于基线很有用。
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数据来源于 Google 街景视图中的房屋数量，可以用作野外的周期性 MNIST。
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