fashion_mnist

• Descrição :

Fashion-MNIST é um conjunto de dados de imagens de artigos de Zalando que consiste em um conjunto de treinamento de 60.000 exemplos e um conjunto de teste de 10.000 exemplos. Cada exemplo é uma imagem em tons de cinza 28x28, associada a um rótulo de 10 classes.

• Documentação adicional : Explore artigos com código

• Página inicial : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

• Código fonte : tfds.image_classification.FashionMNIST

• Versões :

  • 3.0.1 (padrão): Sem notas de versão.

• Tamanho do download : 29.45 MiB

• Tamanho do conjunto de dados : 36.42 MiB

• Armazenado em cache automaticamente ( documentação ): Sim

• Divisões :

Dividir	Exemplos
'test'	10.000
'train'	60.000

• Estrutura de recursos :

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

• Documentação de recursos :

Recurso	Aula	Forma	Tipo D	Descrição
	RecursosDict
imagem	Imagem	(28, 28, 1)	uint8
rótulo	ClassLabel		int64

• Chaves supervisionadas (consulte o documento as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Exemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Citação :

@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}
}