- Description :
Une binarisation spécifique des images MNIST initialement utilisées dans (Salakhutdinov & Murray, 2008). Cet ensemble de données est fréquemment utilisé pour évaluer des modèles génératifs d'images, les étiquettes ne sont donc pas fournies.
Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code
Page d'accueil : http://www.dmi.usherb.ca/~larocheh/mlpython/_modules/datasets/binarized_mnist.html
Code source :
tfds.datasets.binarized_mnist.BuilderVersions :
-
1.0.0(par défaut) : version initiale
-
Taille du téléchargement :
104.68 MiBTaille de l'ensemble de données :
11.68 MiBMise en cache automatique ( documentation ) : Oui
Divisions :
| Diviser | Exemples |
|---|---|
'test' | 10 000 |
'train' | 50 000 |
'validation' | 10 000 |
- Structure des fonctionnalités :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
})
- Documentation des fonctionnalités :
| Fonctionnalité | Classe | Forme | Type D | Description |
|---|---|---|---|---|
| FonctionnalitésDict | ||||
| image | Image | (28, 28, 1) | uint8 |
Clés supervisées (Voir doc
as_supervised) :NoneFigure ( tfds.show_examples ) :
- Exemples ( tfds.as_dataframe ) :
- Citation :
@inproceedings{salakhutdinov2008quantitative,
title={On the quantitative analysis of deep belief networks},
author={Salakhutdinov, Ruslan and Murray, Iain},
booktitle={Proceedings of the 25th international conference on Machine learning},
pages={872--879},
year={2008},
organization={ACM}
}