【DeepLeaning】DeepLearningの初心者必見！ MNISTデータセットとは？有名な論文と使用例も紹介！
Deep Learning とは何なのか・・・まったく知らない状態から挑戦してみたいと思います！ 
データセットってなに？
データセットとは、機械学習やデータ分析などのデータ中心のタスクで使用するために収集されたデータの集合のことです。
手書き数字の認識のタスクを考える場合、手書き数字の画像が必要です。
そのため、MNISTデータセットを用意することができます。
MNISTデータセットは、手書き数字の画像とそれに対応する正解ラベル（数字）の集合です。
このデータセットは、機械学習アルゴリズムを訓練するために使用することができます。
データセットには、データの種類に応じて複数の属性（特徴量）が含まれます。
例えば、手書き数字の場合、画像のピクセル値が特徴量になります。
機械学習では、大規模なデータセットを使用することが重要です。
データセットが大きいほどアルゴリズムがより高い精度で予測を行うことができます。
また、機械学習のアルゴリズムを開発する際には多様なデータセットを使用することが望ましいです。
これによりアルゴリズムがより一般的なパターンを捉えることができより多くの場面で使用できるようになります。
みんな大好き！ MNISTデータセットの概要
MNISTデータセットは、1990年代に当時ニューラルネットワークに興味を持っていた研究者たちによって作成されました。
当初、このデータセットはアメリカ国立標準技術研究所 (NIST) の手書き数字データセットを使用して独自に作成されたものでした。
その後、このデータセットはMNISTとして一般に知られるようになりました。
MNISTデータセットの作成の目的は手書き数字認識における機械学習の性能を評価することでした。
MNISTデータセットは手書き数字の画像が 60,000 枚のトレーニング用データと 10,000 枚のテスト用データに分かれており
それぞれが 28×28 ピクセルのサイズであるという特徴があります。
このデータセットは、現在でも機械学習の教育や研究に広く使用されています。
MNISTデータセットは一般に公開されており誰でも自由に無料で使用することができます。
ただし、使用目的によってはMNISTデータセットの使用に関するライセンスが必要な場合があります。
例えば、商用利用や再配布を行う場合にはMNISTデータセットの使用に関する規約に従う必要があります。
またデータセットに対して新しい研究を行いその成果を公開する場合にも論文にデータセットの出典を明示する必要があります。
MNINSTデータセットの詳細
MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）データセットは、手書き数字の画像とそれに対応するラベルから構成される有名な機械学習用のデータセットです。
このデータセットは機械学習の分野で広く使用され特にディープラーニングでの画像認識のベンチマークとして知られています。
MNISTデータセットは70,000枚のグレースケール画像で構成されておりそれぞれ28×28ピクセルの解像度を持ちます。
これらの画像は、0から9までの数字を手書きで表したものです。
各画像にはその画像に対応する数字の正解ラベルが付与されています。
MNISTデータセットは、手書き数字の認識に関する機械学習アルゴリズムの性能を比較するために広く使用されています。
多くの機械学習フレームワークにはMNISTデータセットを簡単にダウンロードして使用するためのツールが用意されています。
MNISTデータセットをダウンロードできるツール
「MNISTデータセットを簡単にダウンロードして使用するためのツール」というのは単体で存在するというよりは、上記でお伝えしたようにフレームワークの一部として提供されているようです。
MNISTデータセットを簡単にダウンロードして使用するためのツールは、多数の機械学習フレームワークに組み込まれています。以下にいくつかの有名なツールを挙げてみます。
- TensorFlow: Googleが開発したオープンソースの機械学習フレームワーク
- PyTorch: Facebookが開発したオープンソースの機械学習フレームワーク
- Keras: TensorFlowとTheanoの両方をバックエンドとして使用することができる、高水準のニューラルネットワークライブラリ
- Scikit-learn: Pythonの機械学習ライブラリ
- Torchvision: PyTorch用の画像およびビデオデータセットおよび変換ライブラリ
MNISTデータセットを使用した論文
大人気すぎて無数に存在する模様です。
- “Gradient-Based Learning Applied to Document Recognition" by Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, and Patrick Haffner (1998):
手書き数字の認識に対して畳み込みニューラルネットワーク (CNN) を使用したアプローチが紹介されその性能がMNISTデータセットに対して示されました。 - “Dropout: A Simple Way to Prevent Neural Networks from Overfitting" by Nitish Srivastava, Geoffrey Hinton, Alex Krizhevsky, Ilya Sutskever, and Ruslan Salakhutdinov (2014):
過学習を防止するためのDropoutと呼ばれる技術が紹介され、MNISTデータセットを含む多数のデータセットに対する実験結果が報告されています。 - “Adam: A Method for Stochastic Optimization" by Diederik P. Kingma and Jimmy Ba (2014):
最適化手法であるAdamが紹介され、MNISTデータセットを含む多数のデータセットに対する実験結果が報告されています。 - “Understanding Deep Learning Requires Rethinking Generalization" by Chiyuan Zhang, Samy Bengio, Moritz Hardt, Benjamin Recht, and Oriol Vinyals (2017):
深層学習における一般化の問題について議論され、MNISTデータセットを含む多数のデータセットに対する実験結果が報告されています。
他にもたくさんの論文で使用されているようです。
MNISTデータセットの仲間
MNISTデータセット同様に誰でも自由に無料で使用可能なデータセットはほかにも存在するようです。
- CIFAR-10 : 10種類の物体画像（飛行機、車、鳥、猫、鹿、犬、カエル、馬、船、トラック）を含む、60,000枚のカラー画像。
- ImageNet : 1,000のカテゴリに属する100万枚以上の高解像度画像から構成される巨大なデータセット。
- COCO : 330,000枚以上の画像に対して、80の物体カテゴリに対してアノテーションされたデータセット。
- Labeled Faces in the Wild : 13,000枚以上の顔画像から構成され、顔認識や顔検出の研究に使用されます。
- Open Images Datase t: 約9百万枚の画像を含む巨大なデータセットで、バウンディングボックスやセグメンテーションなどのアノテーションも含まれています。
バウンディングボックス ・・・ 画像内にある物体の領域を四角形で囲んで示すことです。この四角形の中に含まれる領域が、物体の領域とみなされます。
セグメンテーション ・・・画像内の物体を画素レベルで分類することを指します。つまり、画像内の各ピクセルに対して、どの物体に属するかをラベル付けすることです。このラベル付けは、通常、物体の領域を囲む輪郭線を描いて示されます。
アノテーション ・・・ このような画像処理のためのラベル付けのことを指します。アノテーションは、機械学習モデルが画像処理を正確に行えるようにするために重要な役割を果たしています。
(使用目的によっては、これらのデータセットの使用に関するライセンスが必要な場合があります。)