fashion_mnist

• Descrizione :

Fashion-MNIST è un set di dati delle immagini degli articoli di Zalando costituito da un set di addestramento di 60.000 esempi e un set di test di 10.000 esempi. Ogni esempio è un'immagine in scala di grigi 28x28, associata a un'etichetta di 10 classi.

• Documentazione aggiuntiva : esplora documenti con codice

• Home page : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

• Codice sorgente : tfds.image_classification.FashionMNIST

• Versioni :

  • 3.0.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione download : 29.45 MiB

• Dimensione del set di dati : 36.42 MiB

• Memorizzazione nella cache automatica ( documentazione ): sì

• Divide :

Diviso	Esempi
'test'	10.000
'train'	60.000

• Struttura delle caratteristiche :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Chiavi supervisionate (vedi il documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@article{DBLP:journals/corr/abs-1708-07747,
  author    = {Han Xiao and
               Kashif Rasul and
               Roland Vollgraf},
  title     = {Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning
               Algorithms},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1708.07747},
  year      = {2017},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1708.07747},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1708.07747},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:27 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1708-07747},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}