Сегодня я изучил применение t-SNE для двух наборов данных большой размерности: классического MNIST и nouveau fashionMNIST.
Вы можете прочитать все о fashionMNIST здесь, который предназначен для увеличения сложности MNIST.
В то время как MNIST содержит рукописные цифры от 0 до 9, fashionMNIST содержит 10 различных видов одежды, от футболок до платьев и брюк.
Я запустил t-SNE на всем исходном обучающем наборе MNIST, который довольно хорошо разделен, и сравнил его с fashionMNIST.
И заметил некоторое совпадение в fashionMNIST.
Мы можем далее повернуть его на графике и удалить четко отдельные классы, чтобы определить перекрывающиеся классы: футболка, рубашка и пальто.
Это # день53 из моих # 100дневных проектов по науке о данных и визуальному сторителлингу. Полный код на моем гитхабе. Спасибо за прочтение. Всегда приветствуются предложения по новым темам и отзывы.
