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研究者发布软标签MNIST测试数据集用于不确定性研究

1 篇报道1 个报道来源5 小时前更新

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AI 综述

研究者Maja Pavlovic发布了一个重新标注的MNIST测试数据集,用于比较人类与模型在不确定情况下的置信度。该数据集包含原始MNIST图像和生成的模糊图像,每张图由多位标注者评估,其中模糊图像有约33%通过多数投票改变了原始标签。

AI 根据报道生成 · 3 小时前更新

报道时间线

沿着报道,了解事件的不同侧面。

11月12日
  1. Towards Data Science
    A Soft-Label MNIST Testbed for Human vs. Model Confidence

    本文介绍了一个重新标注的 MNIST 数据集,用于探索人类与模型在不确定情况下的置信度差异。数据集包含 3,046 张 MNIST 图像和 2,484 张 Mukhoti 生成的模糊图像,每张图像由 3 到 10 位标注者评估,平均每位图像有 6 位标注者。在 Mukhoti 数据集中,约 33% 的图像通过多数投票改变了原始标签,而 MNIST 数据集仅约 3% 的图像发生标签变化。

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