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Tiny ImageNet是一个小型的图像分类数据集，它是ImageNet数据集的一个子集。ImageNet是一个大型的图像分类数据集，包含超过1.2百万个图像，用于训练和评估计算机视觉模型。

Tiny ImageNet由200个类别组成，每个类别有500个训练图像、50个验证图像和50个测试图像。每个图像的大小为64x64像素。这个数据集的目标是提供一个较小但仍具有挑战性的图像分类任务，以方便进行实验和快速原型开发。

许多研究人员使用Tiny ImageNet进行图像分类算法的研究和评估。它可以帮助开发者在更小的规模上快速测试和验证他们的模型，而不需要处理ImageNet数据集的大规模数据量和复杂性。