kmnista

• Descripción :

Kuzushiji-MNIST es un reemplazo directo del conjunto de datos MNIST (escala de grises 28x28, 70.000 imágenes), proporcionado en el formato MNIST original, así como en formato NumPy. Dado que MNIST nos restringe a 10 clases, elegimos un personaje para representar cada una de las 10 filas de Hiragana al crear Kuzushiji-MNIST.

• Documentación adicional : Explorar en artículos con código

• Página de inicio : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en

• Código fuente : tfds.image_classification.KMNIST

• Versiones :

  • 3.0.1 (predeterminado): sin notas de la versión.

• Tamaño de descarga : 20.26 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 31.76 MiB

• Almacenamiento 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 :

@online{clanuwat2018deep,
  author       = {Tarin Clanuwat and Mikel Bober-Irizar and Asanobu Kitamoto and Alex Lamb and Kazuaki Yamamoto and David Ha},
  title        = {Deep Learning for Classical Japanese Literature},
  date         = {2018-12-03},
  year         = {2018},
  eprintclass  = {cs.CV},
  eprinttype   = {arXiv},
  eprint       = {cs.CV/1812.01718},
}