fashion_mnist

説明：

Fashion-MNIST は、60,000 例のトレーニングセットと 10,000 例のテストセットで構成される Zalando の記事画像のデータセットです。各例は 28x28 のグレースケールイメージであり、10 クラスのラベルが関連付けられています。

追加ドキュメント:コード付きの論文について調べる
ホームページ: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
ソースコード: tfds.image_classification.FashionMNIST
バージョン:
- 3.0.1 (デフォルト): リリースノートはありません。
ダウンロードサイズ: 29.45 MiB
データセットのサイズ: 36.42 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
分割:

スプリット	例
`'test'`	10,000
`'train'`	60,000

機能の構造:

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

機能ドキュメント:

特徴	クラス	形	Dタイプ
	特徴辞書
画像	画像	(28、28、1)	uint8
ラベル	クラスラベル		int64

監視キー( as_supervised doc を参照): ('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):

視覚化

例( tfds.as_dataframe ):

引用：

@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}
}