neural-network - 比较自制和专业人工神经网络/前馈神经网络之间准确性的最佳可用数据集和软件

Question

我有几个稍微修改/非传统的前馈神经网络设置，我想将它们的准确性与今天专业使用的设置进行比较。是否有特定的数据集或数据集类型可以用作基准？即“通常用于某某任务的 ANN 样式对于该数据集的准确率为 98%。” 拥有各种各样的这些会很棒，一对用于统计分析，一对用于图像和语音识别等。

基本上，有没有办法将我汇总的 ANN 与在各种任务中专业使用的 ANN 进行比较？我可以为数据或软件付费，但当然更喜欢免费。

Answer 1

CMU 有一些神经网络的基准：Neural Networks Benchmarks

快速人工神经网络库 (FANN) 有一些被广泛使用的基准：FANN。下载源码（2.2.0版本），看目录datasets，格式很简单。总是有一个训练集（x.train）和一个测试集（x.test）。文件的开头是实例数、输入数和输出数。接下来的行是第一个实例的输入和第一个实例的输出，依此类推。您可以在目录中找到带有 FANN 的示例程序examples。我认为他们甚至与以前版本中的其他库进行了详细的比较。

我认为 FANN 的大多数基准测试（如果不是全部的话）都来自 Proben1。谷歌，有一篇来自 Lutz Prechelt 的论文，里面有详细的描述和比较。