MNIST (база даних)

Приклади зображень в базі

База даних MNIST (скорочення від Mixed National Institute of Standards and Technology) — об'ємна база даних зразків рукописного написання цифр. Є стандартом, запропонованим Національним інститутом стандартів і технологій США з метою калібрування і зіставлення методів розпізнавання зображень за допомогою машинного навчання, в першу чергу на основі штучних нейронних мереж. База даних містить 60000 зображень для навчання і 10000 зображень для тестування.

Дані складаються з заздалегідь підготовлених прикладів зображень, отриманих з рукописних документів шляхом обробки чорно-білих зразків символів NIST розміром $20\times 20$ пікселів. Творці бази даних NIST, в свою чергу, використовували набір зразків з Бюро перепису населення США, до якого були додані ще тестові зразки, написані студентами американських університетів. Зразки з набору з NIST були нормалізовані, пройшли згладжування та приведення до напівтонового зображенню розміром $28\times 28$ пікселів.

Рекордні результати машинного розпізнавання на базі MNIST були досягнуті на згорткових нейронних мережах, рівень помилки був доведений до 0,23 %.

Результати обробки для різних систем

У таблиці наведені приклади результатів машинного навчання в різних системах класифікації зображень.

Тип	Структура	Спотворення	Попередня обробка	Помилка (%)
Лінійний класифікатор	Однорівневий перцептрон	Шаблон:No	Шаблон:No	12.0
Лінійний класифікатор	Попарний лінійний класифікатор	Шаблон:No	Вирівнювання	7.6
Метод найближчих k-сусідів	К-ПН з нелінійною деформацією (P2DHMDM)	Шаблон:No	Shiftable edges	0.52
Шаблон:Не перекладено	Обробка залишків на основі гаароподібних ознак	Шаблон:No	Гаароподібна ознака	0.87
Нелінійний класифікатор	40 PCA + квадратичний класифікатор	Шаблон:No	Шаблон:No	3.3
Метод опорних векторів	Віртуальна система опорних векторів, град-9 поли, 2-пікселя jittered	Шаблон:No	Вирівнювання	0.56
Нейронна мережа	2-рівнева мережа 784-800-10	Шаблон:No	Шаблон:No	1.6
Нейронна мережа	2-рівнева мережа 784-800-10	Пружні деформації	Шаблон:No	0.7
Глибока нейронна мережа	6-рівнева мережа 784-2500-2000-1500-1000-500-10	Пружні деформації	Шаблон:No	0.35
Згорткова нейронна мережа	6-рівнева мережа 784-40-80-500-1000-2000-10	Шаблон:No	Розширення даних для навчання	0.31
Згорткова нейронна мережа	6-рівнева мережа 784-50-100-500-1000-10-10	Шаблон:No	Розширення даних для навчання	0.27
Згорткова нейронна мережа	Ансамбль з 35 CNN-мереж, 1-20-С-40-С-150-10	Пружні деформації	З нормалізацією	0.23
Згорткова нейронна мережа	Ансамбль з 5 CNN-мереж, 6-784-50-100-500-1000-10-10	рівнів Шаблон:No	Розширення даних для навчання	0.21

Див. також

• Список наборів даних для досліджень з машинного навчання

Джерела

• MNIST handwritten digit database, Yann LeCun, Corinna Cortes and Chris Burges Шаблон:Webarchive — Домашня сторінка бази даних
• Neural Net for Handwritten Digit Recognition in JavaScript Шаблон:Webarchive — Реалізація нейронної мережі на JavaScript для розпізнавання цифр написаних від руки на основі бази MNIST