fashion_mnist

• การ สร้างภาพ : สำรวจใน Know Your Data

• คำอธิบาย :

Fashion-MNIST เป็นชุดข้อมูลของภาพบทความของ Zalando ซึ่งประกอบด้วยชุดการฝึกอบรม 60,000 ตัวอย่าง และชุดทดสอบ 10,000 ตัวอย่าง แต่ละตัวอย่างเป็นภาพสีเทาขนาด 28x28 ซึ่งเชื่อมโยงกับป้ายกำกับจาก 10 คลาส

• เอกสารประกอบเพิ่มเติม : สำรวจเอกสารด้วยรหัส

• หน้าแรก : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

• รหัสที่มา : tfds.image_classification.FashionMNIST

• รุ่น :

  • 3.0.1 (ค่าเริ่มต้น): ไม่มีบันทึกประจำรุ่น

• ขนาดการดาวน์โหลด : 29.45 MiB

• ขนาดชุดข้อมูล : 36.42 MiB

• แคชอัตโนมัติ ( เอกสาร ): ใช่

• แยก :

แยก	ตัวอย่าง
'test'	10,000
'train'	60,000

• โครงสร้างคุณลักษณะ :

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

• เอกสารคุณสมบัติ :

ลักษณะเฉพาะ	ระดับ	รูปร่าง	Dประเภท	คำอธิบาย
	คุณสมบัติDict
ภาพ	ภาพ	(28, 28, 1)	uint8
ฉลาก	ป้ายกำกับคลาส		int64

• คีย์ภายใต้การดูแล (ดู as_supervised doc ): ('image', 'label')

• รูป ( tfds.show_examples ):

• ตัวอย่าง ( tfds.as_dataframe ):

• การอ้างอิง :

@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}
}