升级版MNIST手写数字识别练习赛

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剩余奖金 ¥ 60

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大赛简介

Fashion-MNIST是一个替代MNIST手写数字集的图像数据集。 它是由Zalando(一家德国的时尚科技公司)旗下的研究部门提供。其涵盖了来自10种类别的共7万个不同商品的正面图片。Fashion-MNIST的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的MNIST完全一致。60000/10000的训练测试数据划分,28x28的灰度图片。

参赛须知

参赛时间: 本次竞赛无时间限制,长期有效开放

如何参赛?

  • 请在项目详情页点击【立即报名】按钮,首次需验证手机号、完善报名信息
  • 请点击本页的【资料下载】按钮,下载参赛资料并详细阅读README.md文件

参赛选手说明

  • 参赛人员身份信息需保证真实、有效,大赛主办方仅将个人信息用于赛事数据授权及颁奖使用
  • 欢迎海内外的在校学生,算法工程师和所有AI爱好者参与
  • 本次竞赛报名形式:以个人形式本地提交作品线上审核,并且以最终提交算法得分作为唯一有效成绩
  • 报名成功后请加入FlyAI竞赛交流群,一起学习进步!重要通知也将在群内发布,不要错过哦

比赛作品说明

  • 最终比赛成绩以排行榜显示排名为准
  • 根据作品提交时间先后顺序进行人工审核,审核合格后提交至排行榜
  • 禁止私下与队伍成员之外的人员分享代码和数据,鼓励在大赛交流群与所有参赛选手公开讨论
  • 参赛选手需自行检查提交作品的正确性,确认无误后再进行提交,如有任何提交问题导致成绩有误,主办方概不负责
  • 参赛作品必须保证原创性,不违反任何中华人民共和国的有关法律,不侵犯任何第三方知识产权或其它权利,如有发现并查证,主办方将取消其比赛资格、成绩

大赛奖项设置

奖项说明:

奖项设置 获奖人数 奖金额度说明(按最终得分评判)
FlyAI挑战奖 所有人 奖金获取标准:95<Score<=100 按照得分比例获取奖金池金额
新框架奖励 所有人 项目中首次使用排行榜中未出现的新框架搭建模型,可获得60FAI币额外积分奖励

备注:

  • 通过更新排行榜获取奖金,与原排行榜冠军得分差值越大,所获奖金比例越高
  • 按照所有挑战者提交作品时间先后,后台审核作品并更新到排行榜中, 【Score】未达奖金获取标准可显示在排行榜中,但无法获取奖金
  • 奖金额度获取评判指标说明:【BOUNS】表示奖金池总额度;【Score】表示模型得分;【BU_N】表示第n位达到奖金获取标准并更新排行榜后所获得的奖金总额度
  • 提交离线训练,系统自动评判模型Score。奖金获取额度计算公式如下:

赛事主题和数据说明

赛题描述

通过迭代自己的算法模型并提交训练,获取奖金池高额奖金。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

FashionMNIST

数据描述

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 图片的相对路径
name int 不为空 图片上对应的服装
label float 大于等于 0, 小于等于 9 图片的标注标签

输入字段: image_path,

输出字段: label,

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:

比赛常见问题说明

Q:如何查看数据集?

  • 请在【赛事主题和数据描述>数据来源】点击文字链接查看原始数据集

Q:如何顺利提交作品并训练?

  • 请查看本详情页右侧栏提交指南代码命令提示,根据flyai命令提交作品并训练

Q:提交样例代码是否可获得比赛奖金?

  • 不可以。样例代码仅供开发者学习参考,如提交相似代码,不会通过人工审核且无法获取奖励

展开

排行榜

(每日 24 时更新)

1

提供者:无名小辈

550.00

batch数据为64,循环次数为8次,损失函数优化完,最终完成评分为98.7。

2019-04-01 20:01:59

550.00

98.70

2

提供者:火炎焱燚

batch数据为32,循环次数为4000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.63。

2019-04-15 13:07:27

90.63

3

提供者:Flipped

10.00

batch数据为64,循环次数为9000次,损失函数优化完,最终完成评分为90.16。

2019-04-02 23:31:35

10.00

90.16

4

提供者:柠檬

10.00

batch数据为256,循环次数为3000次,损失函数优化完,最终完成评分为89.89。

2019-04-02 21:59:51

10.00

89.89

5

提供者:凡士林

10.00

batch数据为32,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为89.26。

2019-03-15 13:24:35

10.00

89.26

6

提供者:LALALALALALA

10.00

batch数据为32,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为88.9。

2019-03-29 23:23:51

10.00

88.90

7

提供者:fly

10.00

batch数据为50,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为88.68。

2019-03-19 11:18:32

10.00

88.68

8

提供者:DDBG

10.00

batch数据为128,循环次数为300次,损失函数优化完,最终完成评分为85.94。

2019-03-19 17:30:08

10.00

85.94

9

提供者:Hnecl

10.00

batch数据为128,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为84.55。

2019-03-26 13:20:01

10.00

84.55

10

提供者:笑尘

batch数据为256,循环次数为400次,损失函数优化完,最终完成评分为84.18。

2019-03-18 22:04:45

84.18

11

提供者:令狐冲

batch数据为50,循环次数为1000次,损失函数优化完,最终完成评分为79.01。

2019-03-19 16:15:59

79.01

12

提供者:风雨兼程

10.00

batch数据为32,循环次数为500次,损失函数优化完,最终完成评分为77.01。

2019-03-17 19:53:42

10.00

77.01

13

提供者:五月^V^

10.00

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为58.15。

2019-04-02 10:16:17

10.00

58.15

14

提供者:侯士伟

10.00

batch数据为256,循环次数为50次,损失函数优化完,最终完成评分为52.76。

2019-03-27 22:30:29

10.00

52.76

15

提供者:天天向上

10.00

batch数据为64,循环次数为10000次,损失函数优化完,最终完成评分为44.66。

2019-03-30 20:41:05

10.00

44.66

16

提供者:木木

10.00

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为42.91。

2019-03-16 22:00:11

10.00

42.91

17

提供者:Matthew

10.00

batch数据为32,循环次数为1500次,损失函数优化完,最终完成评分为35.27。

2019-03-30 16:26:07

10.00

35.27

18

提供者:海夜

batch数据为32,循环次数为10次,损失函数优化完,最终完成评分为31.64。

2019-03-17 15:18:00

31.64

万元奖金等你拿,挑战者,都在 FlyAI

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训练记录

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使用指南

1. 下载项目并解压
2. 使用终端进入到项目的根目录下

cd /path/to/project

Mac和Linux用户使用 ./flyai 脚本文件

3. 初始化环境并登录

授权flyai脚本

chmod +x ./flyai

下载完成之后,执行下列命令并使用微信扫码登录

./flyai init

登录成功之后,会自动下载运行所需环境

4. 本地开发调试

执行

./flyai test

安装项目所需依赖,并运行 main.py

如果使用本地IDE开发,可以自行安装 requirements.txt 中的依赖,运行 main.py 即可

5.提交训练到GPU

项目中如有新的引用,需加入到 requirements.txt 文件中

在终端下执行

./flyai train

返回sucess状态,代表提交离线训练成功

训练结束会以微信和邮件的形式发送结果通知

默认训练成功后不公开在项目排行榜中,公开项目需在提交训练时执行

./flyai train -p=1

完整训练设置执行代码示例:

./flyai train -p=1 -b=32 -e=100

通过执行训练命令,本次训练循环 100 次,每次训练读取的数据量为 32 ,公开提交模型

$vue{ errorTip }

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请查收FlyAI官方邮件查看详情 根据样例提高算法评分可以获得积分奖励 用来兑换GPU训练时长

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