- Описание :
Специфическая бинаризация изображений MNIST, первоначально использованная в (Салахутдинов и Мюррей, 2008). Этот набор данных часто используется для оценки генеративных моделей изображений, поэтому метки не предоставляются.
Дополнительная документация : Изучите статьи с кодом
Домашняя страница : http://www.dmi.usherb.ca/~larocheh/mlpython/_modules/datasets/binarized_mnist.html .
Исходный код :
tfds.datasets.binarized_mnist.BuilderВерсии :
-
1.0.0(по умолчанию): первоначальный выпуск
-
Размер загрузки :
104.68 MiBРазмер набора данных :
11.68 MiBАвтокэширование ( документация ): Да
Расколы :
| Расколоть | Примеры |
|---|---|
'test' | 10 000 |
'train' | 50 000 |
'validation' | 10 000 |
- Структура функции :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
})
- Функциональная документация :
| Особенность | Сорт | Форма | Дтип | Описание |
|---|---|---|---|---|
| ВозможностиDict | ||||
| изображение | Изображение | (28, 28, 1) | uint8 |
Контролируемые ключи (см. документ
as_supervised):NoneРисунок ( tfds.show_examples ):
- Примеры ( tfds.as_dataframe ):
- Цитата :
@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}
}