3D最大值训练的常见数据集有哪些?

3D最大值训练（3D Max-Value Estimation）是机器学习中的一个重要的技术，它用于在给定的训练数据中学习一个最大值函数。最大值函数可以用于各种机器学习任务，例如图像分类、目标检测和回归。

3D最大值训练的常见数据集包括：

• FashionMNIST：这是一个包含 60,000 张图像的图像分类数据集。
• SVHN：这是一个包含 60,000 张图像的图像分类数据集。
• MNIST：这是一个包含 70,000 张图像的图像分类数据集。
• ImageNet：这是一个包含 1,000 万张图像的图像分类数据集。
• DeepFashion：这是一个包含 1,000 万张图像的图像分类数据集。
• CGAN：这是一个包含 1,000 万张图像的图像生成数据集。

除了这些数据集，还有许多其他数据集可以用于 3D最大值训练。选择合适的数据集对于 3D最大值训练的性能至关重要。

其他数据集来源：

• 3D-MNIST：这是一个包含 60,000 张 3D图像的数据集。
• CGAN-3D：这是一个包含 1,000 万张 3D图像的数据集。
• 3D-SVHN：这是一个包含 60,000 张 3D图像的数据集。

希望这些信息能帮到您！