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Cinic-10图像分类
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报名参赛
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大赛简介
CINIC-10由CIFAR和ImageNet的图像组成。来自这些的图像不一定是相同的分布，呈现出新的挑战。CINIC-10 中共有 270,000 张图像，将这些图像平均分割为三个子集：训练集、验证集和测试集。
赛事主题和数据说明
赛题描述
通过实现算法并提交训练，获取奖金池奖金。小提示：抢先更新算法排行榜，有更大机会获取高额奖金哦！
数据来源
数据描述
由于需要提交代码作品在云端进行训练，参赛数据集不对外开放。仅提供调试数据，可通过使用本地调试的方式获取调试数据集。本地调试和提交指南请查看[文档中心]
字段说明：
| 字段名 | 字段类型 | 取值区间 | 字段描述 |
|---|---|---|---|
| image_path | string | 不为空 | 图片路径 |
| name | string | 不为空 | 图像类别 |
| labels | int | 大于等于 0, 小于等于 9 | 分类标签 |
输入字段： image_path,
输出字段： labels,
参考文献：
[1]CINIC-10 Is Not ImageNet or CIFAR-10
评审标准
评审指标说明
- 准确率（Accuracy）：对于给定的测试数据集，预测正确的样本数与实际总样本数之比
- True，表示预测正确的样本数数量
- Total Number of Samples，表示实际总样本数数量
- 计算公式如下：
展开
- 竞赛排行榜
- 自由练习榜单
18
batch数据为128，循环次数为16次，损失函数优化完，最终完成评分为82.01。
MXNet
ResNet56_v2
2019-09-25 07:20:15
82.01
暂未公开