Fashion_mnist

• وصف :

Fashion-MNIST عبارة عن مجموعة بيانات من صور مقالة زالاندو تتكون من مجموعة تدريب مكونة من 60.000 مثال ومجموعة اختبار مكونة من 10.000 مثال. كل مثال عبارة عن صورة ذات تدرج رمادي مقاس 28 × 28، مرتبطة بتسمية من 10 فئات.

• وثائق إضافية : استكشف الأوراق ذات الكود

• الصفحة الرئيسية : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

• كود المصدر : tfds.image_classification.FashionMNIST

• الإصدارات :

  • 3.0.1 (افتراضي): لا توجد ملاحظات الإصدار.

• حجم التحميل : 29.45 MiB

• حجم مجموعة البيانات : 36.42 MiB

• التخزين المؤقت التلقائي ( الوثائق ): نعم

• الإنشقاقات :

ينقسم	أمثلة
'test'	10.000
'train'	60.000

• هيكل الميزة :

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

• وثائق الميزة :

ميزة	فصل	شكل	نوع D	وصف
	المميزاتDict
صورة	صورة	(28، 28، 1)	uint8
ملصق	ClassLabel		int64

• المفاتيح الخاضعة للإشراف (راجع as_supervised doc ): ('image', 'label')

• الشكل ( tfds.show_examples ):

• أمثلة ( tfds.as_dataframe ):

• الاقتباس :

@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}
}