Вопрос или проблема
Вот описание использования данных для ILSVRC 2016 от ImageNet. Я интерпретировал это с помощью таблицы следующим образом,
Данные Изображение Метка Изменено Время_выпуска
-----------------------------------------------------------------
обучение 1,200,000 1,000 нет всегда публично
валидация 50,000 1,000 некоторые по регистрации
тест 100,000 0 некоторые финальная оценка
Мой вопрос конкретно о тестовых данных. Они выбраны из того же набора из 150,000 изображений с ILSVRC 2012, хоть и случайным образом? Если да, то большинство тестовых данных стало публичными до финальной оценки конкурса, как результаты могут оставаться достаточно справедливыми?
Это те же изображения с ILSVRC 2012. Изображения тестового набора никогда не были опубликованы.
Ответ или решение
Тестовые данные из ImageNet: Четкое понимание выборки и ее значимости
Введение
В задаче, касающейся использования тестовых данных в рамках ILSVRC 2016 (ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge), возникает несколько важных вопросов. Основным из них является: откуда берутся тестовые данные и как обеспечение их чистоты влияет на справедливость финальной оценки моделей.
Структура данных
По данным, предоставленным на официальном сайте ImageNet, структура данных следующая:
| Данные | Изображения | Метки | Изменения | Время релиза |
|---|---|---|---|---|
| Обучение | 1,200,000 | 1,000 | нет | всегда публично |
| Валидация | 50,000 | 1,000 | некоторые | по регистрации |
| Тест | 100,000 | 0 | некоторые | финальная оценка |
Как видно из таблицы, тестовые данные представляют собой 100,000 изображений, для которых отсутствуют метки, что делает их особенно важными для окончательной оценки.
Опасения по поводу справедливости
Первая озабоченность — тестовые данные были выбраны из того же набора изображений, который использовался в ILSVRC 2012, что может ставить вопрос о "задействовании" тех же данных, которые уже стали известны участникам. Однако, важно отметить, что, хотя тестовые данные могут быть случайно выбраны из общего пула, сами изображения тестового набора никогда не были открыто опубликованы. Это обеспечивает справедливость, так как участники не имеют предварительного доступа к тестовым данным и, следовательно, не могут адаптировать свои модели под эти изображения заранее.
Значение конфиденциальности тестовых данных
Конфиденциальность тестовых данных играет решающую роль для объективной оценки продуктивности алгоритмов. Так как эти данные используются исключительно на финальной стадии соревнования, а участники не могут иметь доступ к ним до момента оценки, это минимизирует вероятность переобучения и делает результаты более надежными.
Заключение
Тестовые данные из ILSVRC 2016 представляют собой тщательно подобранный выбор изображений, который обеспечивает честность и сопоставимость результатов. Сохраняя конфиденциальность данных, ImageNet гарантирует, что участники оцениваются на равных условиях. Таким образом, понимание структуры и назначения тестовых данных помогает осветить процесс обеспечения справедливой оценки моделей.
Используя ключевые слова и структуры, описанные выше, данная статья не только отвечает на ваши вопросы, но и оптимизирует текст для поисковых систем, что потенциально увеличивает видимость обсуждения важных аспектов тестовых данных из ImageNet в записях и публикациях.