Cifar10

• Tanım :

CIFAR-10 veri seti, sınıf başına 6000 görüntü olmak üzere 10 sınıfta 60000 32x32 renkli görüntüden oluşur. 50000 eğitim görseli ve 10000 test görseli bulunmaktadır.

• Ek Belgeler : Kodlu Makaleleri Keşfedin

• Ana sayfa : https://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html

• Kaynak kodu : tfds.image_classification.Cifar10

• Sürümler :

  • 3.0.2 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 162.17 MiB

• Veri kümesi boyutu : 132.40 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet

• Bölünmeler :

Bölmek	Örnekler
'test'	10.000
'train'	50.000

• Özellik yapısı :

FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Özellik belgeleri :

Özellik	Sınıf	Şekil	Dtipi	Tanım
	ÖzelliklerDict
İD	Metin		sicim
resim	Resim	(32, 32, 3)	uint8
etiket	SınıfEtiketi		int64

• Denetlenen anahtarlar ( as_supervised belgesine bakın): ('image', 'label')

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

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