基准Fashion MNIST
Fashion-MNIST
一个包含10类时尚商品灰度图像的数据集，常用于机器学习模型的训练和基准测试。
时间轴 (近 90 天)
11月4日
LIPS-PC在MNIST、Fashion-MNIST和RIAWELC数据集上，在测量预算 M ∈ {8,16,32,64,128} 下进行了评估。
待验证50%
11月3日
在模拟环境中，四块相位板在单一波长下对Caltech-10彩色照片达到72.3%的准确率，MNIST上为96.8%，Fashion-MNIST为86.7%，彩色CIFAR-10为47.9%。
待验证50%
10月26日
教程代码使用Fashion-MNIST数据集，设置T=200（原始论文为2000），并在CPU上演示了生成过程。
待验证50%
10月26日
在扩散模型的代码实现中，总扩散步数设为200，β从0.001线性增长到0.002，可在普通CPU上运行。
待验证50%
全部知识事实 (4)
待验证
LIPS-PC在MNIST、Fashion-MNIST和RIAWELC数据集上，在测量预算 M ∈ {8,16,32,64,128} 下进行了评估。
50%待验证在模拟环境中，四块相位板在单一波长下对Caltech-10彩色照片达到72.3%的准确率，MNIST上为96.8%，Fashion-MNIST为86.7%，彩色CIFAR-10为47.9%。
50%待验证教程代码使用Fashion-MNIST数据集，设置T=200（原始论文为2000），并在CPU上演示了生成过程。
50%待验证在扩散模型的代码实现中，总扩散步数设为200，β从0.001线性增长到0.002，可在普通CPU上运行。
50%