cifar10

  • বর্ণনা :

CIFAR-10 ডেটাসেটে 10টি ক্লাসে 60000টি 32x32টি রঙিন ছবি রয়েছে, প্রতি ক্লাসে 6000টি ছবি রয়েছে। এখানে 50000টি প্রশিক্ষণের ছবি এবং 10000টি পরীক্ষার ছবি রয়েছে।

বিভক্ত উদাহরণ
'test' 10,000
'train' 50,000
  • বৈশিষ্ট্য গঠন :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :
বৈশিষ্ট্য ক্লাস আকৃতি ডিটাইপ বর্ণনা
ফিচারসডিক্ট
আইডি পাঠ্য স্ট্রিং
ইমেজ ছবি (৩২, ৩২, ৩) uint8
লেবেল ক্লাসলেবেল int64

ভিজ্যুয়ালাইজেশন

  • উদ্ধৃতি :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
    author = {Alex Krizhevsky},
    title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
    institution = {},
    year = {2009}
}