草庐IT

联邦EMNIST数据集 (FEMNIST)

jasonso97 2024-02-07 原文

文章目录

Introduction

众所周知，MNIST手写数字数据集是机器学习的"Hello world!"级别的数据集，入门必定少不了它。但是很多人只知道MNIST是手写数字图片的数据集，并不清楚这个数据集和它的来源(NIST SD19)以及其衍生的数据集(EMNIST, FEMNIST)的关系。这里我会对这几个数据集做十分简短的介绍，并附上官网和原文链接，有需要的可以直接去看第一手资料。

NIST Special Database 19

NIST Special Database 19 实际上的名字叫做 NIST Handprinted Forms and Characters Database（NIST手写表格与字符数据库）。NIST全称为 National Institute of Standards and Technology （美国国家标准与技术研究院），因此NIST实际上是一个机构而不是某一个数据集，不过我们通常简称 NIST SD 19 这个数据集为 NIST数据集。
NIST SD 19这个数据集有两个版本，第一版1是1995年发布的，第二版2是2016年发布的，第二版实际上只是对第一版的文件格式做了一些调整，使得使用者更加方便能够用到数据，而从数据量来说并没有提升。
NIST SD 19包含62种字符（0-9,a-z,A-Z），采集自3699个手写表格（也就是3669个writer）。表格由几部分组成：数字digits，大写字母Upper，小写字母lower 以及一段宪法序言Constitution。

官网上提供了几种数据集的划分方式，包括：1.hsf_page，2.by_write，3.by_merge，4.by_field，5.by_class。
详情可以参考NIST SD 19官网3给出的Users’ Guide。

Modified NIST (MNIST)

从NISTSD19数据集导出的子集，只包含digits部分，而且调用接口比第一版的NISTSD19更加友好，因此使用广泛。

Extended MNIST (EMNIST)

从NISTSD19数据集导出的子集，包含了字母和数字，比MNIST的内容更多。而且对NISTSD19的接口进行了包装以兼容MNIST的接口，因此能够方便迁移到使用过MNIST数据集的模型上进行测试。

Federated Extended MNIST (FEMNIST)4

FEMNIST官网：https://leaf.cmu.edu
github：https://github.com/TalwalkarLab/leaf

FEMNIST是FL的Benchmark “LEAF” 里的其中一个开源数据集，该数据集基于EMNIST进行划分，可以选择iid或non-iid的划分方式，non-iid的划分是基于不同writer的，因此能够实现更加贴合实际的non-iid分布。

可以将 leaf 项目 clone 下来，执行 leaf-master/data/femnist 里的 preprocess.sh ，注意文件里的 get_data.sh 会从 amazonaws.com 下载数据集（而该网址正是 NIST SD 19 数据下载的网址），当下载不太顺畅时可以考虑先从网址把这两个数据包下载下来到本地，再把 get_data.sh 中下载数据的两行命令注释掉，再执行 preprocess.sh。

femnist 可以通过设置 preprocess.sh 的参数来实现对数据集的不同划分， preprocess.sh 参数如下：

  • -s:
    • ‘iid’ 设置成为iid分布，在iid的情况下，所有用户会从所有数据中等概率抽样，因此所有用户都服从同一分布。
    • ‘niid’ 设置成为non-iid分布，每个用户的数据分布根据原始数据中的writer来划分，因为假设原始数据中不同writer的分布式不一样的（这里主要还是关于特征分布的偏差，即字体风格），因此按照这种根据writer来划分的方式得到的用户数据分布也是non-iid的。
  • --iu
  • --sf：采样数据量
  • -k：每个用户的最少数据量，低于该数据量的用户将会被删除
  • -t
    • ‘user’ 将用户划分为train/test两种，即有部分用户是训练用户，有部分用户是测试用户
    • ‘sample’ 将每个用户的本地数据集划分为train/test集
  • --tf：训练样本占总数据量的百分比，默认0.9
  • --smplseed：数据采样seed
  • --spltseed：划分数据seed

其他更详细的细节可参考femnist原版markdown。

  1. P. Grother, “NIST special database 19 handprinted forms and characters database,” National Institute of Standards and Technology, Tech. Rep., 1995 ↩︎

  2. P. Grother and K. Hanaoka, “NIST special database 19 handprinted forms and characters 2nd Edition,” National Institute of Standards and Technology, Tech. Rep., 2016. [Online]. Available: http://www.nist.gov/srd/upload/nistsd19.pdf ↩︎

  3. https://www.nist.gov/srd/nist-special-database-19 ↩︎

  4. S. Caldas, et al., “LEAF: A Benchmark for Federated Settings,” 2018,arXiv:1812.01097 ↩︎

FEMNISTEMNISTxffxff0cxff0人工智能分类

有关联邦EMNIST数据集 (FEMNIST)的更多相关文章

  1. ruby - 解析 RDFa、微数据等的最佳方式是什么，使用统一的模式/词汇(例如 schema.org)存储和显示信息 - 2

    我主要使用Ruby来执行此操作，但到目前为止我的攻击计划如下:使用gemsrdf、rdf-rdfa和rdf-microdata或mida来解析给定任何URI的数据。我认为最好映射到像schema.org这样的统一模式，例如使用这个yaml文件，它试图描述数据词汇表和opengraph到schema.org之间的转换:#SchemaXtoschema.orgconversion#data-vocabularyDV:name:namestreet-address:streetAddressregion:addressRegionlocality:addressLocalityphoto:i

  2. ruby - Ruby 有 `Pair` 数据类型吗？ - 2

    有时我需要处理键/值数据。我不喜欢使用数组，因为它们在大小上没有限制(很容易不小心添加超过2个项目，而且您最终需要稍后验证大小)。此外，0和1的索引变成了魔数(MagicNumber)，并且在传达含义方面做得很差(“当我说0时，我的意思是head...”)。散列也不合适，因为可能会不小心添加额外的条目。我写了下面的类来解决这个问题:classPairattr_accessor:head,:taildefinitialize(h,t)@head,@tail=h,tendend它工作得很好并且解决了问题，但我很想知道:Ruby标准库是否已经带有这样一个类？ 最佳

  3. ruby - 我如何添加二进制数据来遏制 POST - 2

    我正在尝试使用Curbgem执行以下POST以解析云curl-XPOST\-H"X-Parse-Application-Id:PARSE_APP_ID"\-H"X-Parse-REST-API-Key:PARSE_API_KEY"\-H"Content-Type:image/jpeg"\--data-binary'@myPicture.jpg'\https://api.parse.com/1/files/pic.jpg用这个:curl=Curl::Easy.new("https://api.parse.com/1/files/lion.jpg")curl.multipart_form_

  4. 世界前沿3D开发引擎HOOPS全面讲解——集3D数据读取、3D图形渲染、3D数据发布于一体的全新3D应用开发工具 - 2

    无论您是想搭建桌面端、WEB端或者移动端APP应用，HOOPSPlatform组件都可以为您提供弹性的3D集成架构，同时，由工业领域3D技术专家组成的HOOPS技术团队也能为您提供技术支持服务。如果您的客户期望有一种在多个平台（桌面/WEB/APP，而且某些客户端是“瘦”客户端）快速、方便地将数据接入到3D应用系统的解决方案，并且当访问数据时，在各个平台上的性能和用户体验保持一致，HOOPSPlatform将帮助您完成。利用HOOPSPlatform，您可以开发在任何环境下的3D基础应用架构。HOOPSPlatform可以帮您打造3D创新型产品，HOOPSSDK包含的技术有：快速且准确的CAD

  5. FOHEART H1数据手套驱动Optitrack光学动捕双手运动(Unity3D) - 2

    本教程将在Unity3D中混合Optitrack与数据手套的数据流，在人体运动的基础上，添加双手手指部分的运动。双手手背的角度仍由Optitrack提供，数据手套提供双手手指的角度。 01  客户端软件分别安装MotiveBody与MotionVenus并校准人体与数据手套。MotiveBodyMotionVenus数据手套使用、校准流程参照：https://gitee.com/foheart_1/foheart-h1-data-summary.git02  数据转发打开MotiveBody软件的Streaming，开始向Unity3D广播数据；MotionVenus中设置->选项选择Unit

  6. 使用canal同步MySQL数据到ES - 2

    文章目录一、概述简介原理模块二、配置Mysql使用版本环境要求1.操作系统2.mysql要求三、配置canal-server离线下载在线下载上传解压修改配置单机配置集群配置分库分表配置1.修改全局配置2.实例配置垂直分库水平分库3.修改group-instance.xml4.启动监听四、配置canal-adapter1修改启动配置2配置映射文件3启动ES数据同步查询所有订阅同步数据同步开关启动4.验证五、配置canal-admin一、概述简介canal是Alibaba旗下的一款开源项目，Java开发。基于数据库增量日志解析，提供增量数据订阅&消费。Git地址：https://github.co

  7. ruby-on-rails - 创建 ruby​​ 数据库时惰性符号绑定(bind)失败 - 2

    我正在尝试在Rails上安装ruby​​，到目前为止一切都已安装，但是当我尝试使用rakedb:create创建数据库时，我收到一个奇怪的错误:dyld:lazysymbolbindingfailed:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedfrom:/Library/Ruby/Gems/1.8/gems/mysql2-0.3.11/lib/mysql2/mysql2.bundleExpectedin:flatnamespacedyld:Symbolnotfound:_mysql_get_client_infoReferencedf

  8. STM32读取串口传感器数据（颗粒物传感器，主动上传） - 2

    文章目录1.开发板选择*用到的资源2.串口通信（个人理解）3.代码分析（注释比较详细）1.主函数2.串口1配置3.串口2配置以及中断函数4.注意问题5.源码链接1.开发板选择我用的是STM32F103RCT6的板子，不过代码大概在F103系列的板子上都可以运行，我试过在野火103的霸道板上也可以，主要看一下串口对应的引脚一不一样就行了，不一样的就更改一下。*用到的资源keil5软件这里用到了两个串口资源，采集数据一个，串口通信一个，板子对应引脚如下：串口1，TX：PA9，RX：PA10串口2，TX：PA2，RX：PA32.串口通信（个人理解）我就从串口采集传感器数据这个过程说一下我自己的理解，

  9. SPI接收数据异常问题总结 - 2

    SPI接收数据左移一位问题目录SPI接收数据左移一位问题一、问题描述二、问题分析三、探究原理四、经验总结最近在工作在学习调试SPI的过程中遇到一个问题——接收数据整体向左移了一位（1bit）。SPI数据收发是数据交换，因此接收数据时从第二个字节开始才是有效数据，也就是数据整体向右移一个字节（1byte）。请教前辈之后也没有得到解决，通过在网上查阅前人经验终于解决问题，所以写一个避坑经验总结。实际背景：MCU与一款芯片使用spi通信，MCU作为主机，芯片作为从机。这款芯片采用的是它规定的六线SPI，多了两根线：RDY和INT，这样从机就可以主动请求主机给主机发送数据了。一、问题描述根据从机芯片手

  10. 微信小程序通过字典表匹配对应数据 - 2

    前言一般来说，前端根据后台返回code码展示对应内容只需要在前台判断code值展示对应的内容即可，但要是匹配的code码比较多或者多个页面用到时，为了便于后期维护，后台就会使用字典表让前端匹配，下面我将在微信小程序中通过wxs的方法实现这个操作。为什么要使用wxs？{{method(a,b)}}可以看到，上述代码是一个调用方法传值的操作，在vue中很常见，多用于数据之间的转换，但由于微信小程序诸多限制的原因，你并不能优雅的这样操作，可能有人会说，为什么不用if判断实现呢？但是if判断的局限性在于如果存在数据量过大时，大量重复性操作和if判断会让你的代码显得异常冗余。wxswxs相当于是一个独立

随机推荐