- Descripción :
Fashion-MNIST es un conjunto de datos de imágenes de artículos de Zalando que consta de un conjunto de entrenamiento de 60.000 ejemplos y un conjunto de prueba de 10.000 ejemplos. Cada ejemplo es una imagen en escala de grises de 28x28, asociada con una etiqueta de 10 clases.
Documentación adicional : Explorar en artículos con código
Página de inicio : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
Código fuente :
tfds.image_classification.FashionMNISTVersiones :
-
3.0.1(predeterminado): sin notas de la versión.
-
Tamaño de descarga :
29.45 MiBTamaño del conjunto de datos :
36.42 MiBAlmacenamiento en caché automático ( documentación ): Sí
Divisiones :
| Dividir | Ejemplos |
|---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 60.000 |
- Estructura de características :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Documentación de funciones :
| Característica | Clase | Forma | tipo D | Descripción |
|---|---|---|---|---|
| FuncionesDict | ||||
| imagen | Imagen | (28, 28, 1) | uint8 | |
| etiqueta | Etiqueta de clase | int64 |
Claves supervisadas (Ver documento
as_supervised):('image', 'label')Figura ( tfds.show_examples ):
- Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):
- Citación :
@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}
}