不平衡CIFAR-10数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：CIFAR-10,不平衡数据集,图像分类,机器学习,算法评估,异常检测,二分类问题,多分类问题
数据概述：
本数据集是经典CIFAR-10数据集的修改版本，特意设计为在各类别之间存在不平衡。原始的CIFAR-10数据集包含60,000张32x32彩色图像，分为10个类别，每个类别在训练集中有5,000张图像。然而，本数据集调整了这些分布，以创建一个更具挑战性的环境，用于开发和测试机器学习算法。类别分布可以通过数据集中的元数据进行可视化查看。
数据用途概述：
本数据集为研究人员和从业者提供了一个平台，用于开发、测试和增强算法在面对类别不平衡时的鲁棒性。它特别适合那些对二分类和多分类不平衡学习、异常检测等感兴趣的研究人员。通过本数据集，可以：
1. 开发和测试处理不平衡数据集的策略。
2. 研究类别不平衡对模型性能的影响。
3. 比较不同机器学习算法在类别不平衡条件下的性能。
使用信息：
本数据集保留了与原始CIFAR-10数据集相同的格式，便于纳入现有项目中。数据集的组织方式使得可以直接使用PyTorch的ImageFolder进行集成。可以使用NumPy和PyTorch等流行库在Python中加载数据集。
许可：
本数据集遵循与原始CIFAR-10数据集相同的许可条款。具体细节请参考CIFAR-10官方网站。
致谢：
我们感谢CIFAR-10数据集的创建者。没有他们的工作和愿意分享数据，这个合成的不平衡数据集将无法实现。
