![](https://cdn-ak-scissors.b.st-hatena.com/image/square/70dfbef803ebf8c222e4938e295cd13b1e7ec3b1/height=288;version=1;width=512/https%3A%2F%2Fqiita-user-contents.imgix.net%2Fhttps%253A%252F%252Fcdn.qiita.com%252Fassets%252Fpublic%252Farticle-ogp-background-412672c5f0600ab9a64263b751f1bc81.png%3Fixlib%3Drb-4.0.0%26w%3D1200%26mark64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZ3PTk3MiZoPTM3OCZ0eHQ9JUU2JTk5JUFFJUU5JTgwJTlBJUUzJTgxJUFFJUU3JTk0JUJCJUU1JTgzJThGJUUzJTgzJTg3JUUzJTgzJUJDJUUzJTgyJUJGJUUzJTgyJUJCJUUzJTgzJTgzJUUzJTgzJTg4JUUzJTgxJUFCJUU5JUEzJUJEJUUzJTgxJThEJUUzJTgxJTlGJUUzJTgyJTg5JUUzJTgwJTgxRm9vZC0xMDElRTMlODElQUYlRTMlODElODQlRTMlODElOEIlRTMlODElOEMlRUYlQkMlOUYmdHh0LWFsaWduPWxlZnQlMkN0b3AmdHh0LWNvbG9yPSUyMzIxMjEyMSZ0eHQtZm9udD1IaXJhZ2lubyUyMFNhbnMlMjBXNiZ0eHQtc2l6ZT01NiZzPTFjNzk1ODM1NTlhZTM3MGE1M2Y1NTVlZjkyMGM2OWYz%26mark-x%3D142%26mark-y%3D57%26blend64%3DaHR0cHM6Ly9xaWl0YS11c2VyLWNvbnRlbnRzLmltZ2l4Lm5ldC9-dGV4dD9peGxpYj1yYi00LjAuMCZoPTc2Jnc9NzcwJnR4dD0lNDBrb3NoaWFuMiZ0eHQtY29sb3I9JTIzMjEyMTIxJnR4dC1mb250PUhpcmFnaW5vJTIwU2FucyUyMFc2JnR4dC1zaXplPTM2JnR4dC1hbGlnbj1sZWZ0JTJDdG9wJnM9MDY5YTFmNmVlMjkxZjI2OGZhMDBmZWFlNGRkYzNlZmQ%26blend-x%3D142%26blend-y%3D486%26blend-mode%3Dnormal%26s%3Db58122befaf21440f5d31a094c297c64)
エントリーの編集
![loading...](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/common/loading@2x.gif)
エントリーの編集は全ユーザーに共通の機能です。
必ずガイドラインを一読の上ご利用ください。
普通の画像データセットに飽きたら、Food-101はいかが? - Qiita
記事へのコメント0件
- 注目コメント
- 新着コメント
このエントリーにコメントしてみましょう。
注目コメント算出アルゴリズムの一部にLINEヤフー株式会社の「建設的コメント順位付けモデルAPI」を使用しています
![アプリのスクリーンショット](https://b.st-hatena.com/bdefb8944296a0957e54cebcfefc25c4dcff9f5f/images/v4/public/entry/app-screenshot.png)
- バナー広告なし
- ミュート機能あり
- ダークモード搭載
関連記事
普通の画像データセットに飽きたら、Food-101はいかが? - Qiita
ディープラーニングで遊んでいるとMNISTやFashion-MNIST、CIFARといった普通の画像データセットでは飽き... ディープラーニングで遊んでいるとMNISTやFashion-MNIST、CIFARといった普通の画像データセットでは飽きることがあります。今回はFood-101というデータセットを紹介します。 MNIST, CIFARの問題点 MNISTやCIFARは手軽に訓練でき、ニューラルネットワークのベンチマークとして使える素晴らしいデータセットです。しかし、これらのデータをだけで、CNNのアルゴリズムの評価をするのは少し問題があるのではないかと思います。 実際問題、手書き数字の分類がしたいわけではない 実際の画像問題を考えると、手書き数字の分類ができればいいかというとそうでもありません。手書き数字の分類は、実際の画像問題の中でのほんの一部でしかありません。この点はFashion-MNISTの理念にも書かれており、 MNIST はモダンな CV タスクを表現できません。 “François Chol