ビジュアライゼーション: Know Your Data で探索する
説明:
Kuzushiji-MNIST は MNIST データセット (28x28 グレースケール、70,000 画像) のドロップイン置換で、元の MNIST 形式と NumPy 形式で提供されます。 MNIST では 10 クラスに制限されているため、くずし字 MNIST を作成するときに、ひらがなの 10 行のそれぞれを表す 1 文字を選択しました。
追加のドキュメント:コード を使用したペーパーの探索
ソース コード:
tfds.image_classification.KMNIST
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:
20.26 MiB
データセットのサイズ:
31.76 MiB
自動キャッシュ(ドキュメント): はい
スプリット:
スプリット | 例 |
---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 60,000 |
- 機能構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能のドキュメント:
特徴 | クラス | 形 | Dtype | 説明 |
---|---|---|---|---|
特徴辞書 | ||||
画像 | 画像 | (28, 28, 1) | uint8 | |
ラベル | クラスラベル | int64 |
監視されたキー(
as_supervised
docを参照):('image', 'label')
図( tfds.show_examples ):
- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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},
}