omniglot数据集官方整理完整版

Omniglot数据集：含1623类手写体，每类中包含20个样本。数据集的详细描述参考：https://arxiv.org/abs/1707.09835。 比赛数据集（659类）： 参考数据集（964类）：

该压缩包包含Omniglot数据集以及完整的代码（保证可以运行）、文档说明、训练集。使用Tensor Flow框架深度学习实现，最终效果基本接近于100%，效果较好，大家可以自己进行下载研究，良心作品，期末作业进行实现的，现在供大家参考。

MAML-Pythorch 你可以在我的库中的数据集omn​​iglot： 这些是我最好的回购表现： 杂种 5次1发 MAML：$ 98.7 \ pm 0.4％$ 我们的：$ 97.5％$ 20路1杆 MAML：$ 95.8 \ pm 0.3％$ 我们的：$ 84.8％$ 20路5拍 MAML：$ 98.9 \ pm 0.2％$ 我们的：$ 94.4％$ miniImageNet 5次1发 MAML：$ 48.70 \ pm 1.84％$ 我们的：$ 49.15％$ 5路5射 MAML：$ 63.11 \ pm 0.92％$ 我们的：$ 62.26％$

此次资源为期末考核作品，最终评定4.0绩点。（包括数据集、代码<保证可以运行>、设计文档、训练集）使用数据集为Omniglot，也可以使用自己的数据集进行实现，采用框架，采用多次卷积，最终实现5分类（准确率100%），10分类（99%），30分类（50%多，样本集特征不够明显，不能怪我）。大家可以自己参考

omniglot数据集，包含来自 5050 个不同字母的 16231623 个不同手写字符。每一个字符都是由 2020 个不同的人通过亚马逊的 Mechanical Turk 在线绘制的。