中型数据集可能在数万到数十万个样本之间，而大型数据集则可能包含数百万或更多的样本。
模型调参(黑盒)数据集, 我们之前说过开发数据集中通常包含1000到10,000个样本。经过更多的数据也没什么坏处,但1000到10,000个样本的模型调参数据集完全足够我们进行参数调优和模型选择了。用于100个样本的模型调参数据集可能有些小,但是以然可用。 如果你的开发数据集比较小,可能没法无法将其分割成两个数据集,以满足...
因此,在选择数据集时,我们需要权衡数据规模和模型性能之间的关系。 数据多样性数据多样性是指数据集中的数据类型和特征的多样性。对于SQL神经网络来说,具有多种数据类型和特征的数据集可以带来更多的信息和知识。因此,在准备数据集时,我们需要尽可能地丰富数据的多样性,包括文本、图像、视频等多种类型的数据。 数据标...
通常来说,数据集规模的增加也会带来模型复杂度的提升。数据集越大,模型越需要学习到更细致的特征,这也意味着训练过程可能更加曲折。对于 40 个样本,模型可能仅需要一个简单的线性分类器来拟合这些数据。但是,当样本增加到 70 多个时,你可能会发现需要一个更复杂的模型结构(比如增加隐藏层的数量或每层神经元的个数...
图 1. ARIO 数据集总体设计 ARIO 数据集，共有 258 个场景序列，321064 个任务，303 万个样例。ARIO 的数据有 3 大来源，一是通过布置真实环境下的场景和任务进行真人采集；二是基于 MuJoCo、Habitat 等仿真引擎，设计虚拟场景和物体模型，通过仿真引擎驱动机器人模型的方式生成；三是将当前已开源的具身数据集，...
计算机视觉:对于利用深度学习的图像分类问题,根据“经验法则”,建议每一个类别收集 1000 张图像。如果使用预训练模型,数据集的规模则可以大幅减少。 通过假设检验确定样本规模 假设检验是数据科学常用的一种统计工具,一般也可以用于确定样本规模。 举个例子:某科技巨头搬去 A 城后,A 城的房价便急剧上涨,而某记者想知...
我们介绍了M2DGR:一种新型的大规模数据集,由地面机器人收集,该机器人具有完整的传感器套件,包括六个鱼眼镜头和一个指向天空的RGB摄像机,一个红外摄像机,一个事件摄像机,一个视觉惯性传感器(VI-sensor),一个惯性测量单元(IMU),一个激光雷达,一个消费级全球导航卫星系统(GNSS)接收器和一个带有实时运动学(RTK)信号...
一方面,大多数最先进的方法在MVTec / VisA等主流数据集上已经达到饱和(AUROC超过99%),无法很好地区分方法之间的差异,且由于难度较小而与实际应用场景之间存在较大差距,因此需要更具挑战性的数据集来支持AD领域的进一步研究。 另一方面,各种新的...
9月15日,北京人工智能产业峰会暨中关村科学城科创大赛颁奖典礼现场,智源研究院发布面向中英文语义向量模型训练的大规模文本对数据集MTP(massive text pairs)。 这是全球最大的中、英文文本对训练数据集,数据规模达3亿对,具有规模巨大、主题丰富、数据质量高三大特征,进而可以推动解决中文模型训练数据集缺乏问题。