kmniste

• Description :

Kuzushiji-MNIST est un remplacement instantané de l'ensemble de données MNIST (niveaux de gris 28x28, 70 000 images), fourni au format MNIST d'origine ainsi qu'au format NumPy. Puisque MNIST nous limite à 10 classes, nous avons choisi un personnage pour représenter chacune des 10 rangées d'Hiragana lors de la création de Kuzushiji-MNIST.

• Documentation supplémentaire : Explorer sur les articles avec le code

• Page d'accueil : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en

• Code source : tfds.image_classification.KMNIST

• Versions :

  • 3.0.1 (par défaut) : Aucune note de version.

• Taille du téléchargement : 20.26 MiB

• Taille de l'ensemble de données : 31.76 MiB

• Mise en cache automatique ( documentation ) : Oui

• Divisions :

Diviser	Exemples
'test'	10 000
'train'	60 000

• Structure des fonctionnalités :

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

• Documentation des fonctionnalités :

Fonctionnalité	Classe	Forme	Type D	Description
	FonctionnalitésDict
image	Image	(28, 28, 1)	uint8
étiquette	Étiquette de classe		int64

• Clés supervisées (Voir doc as_supervised ) : ('image', 'label')

• Figure ( tfds.show_examples ) :

• Exemples ( tfds.as_dataframe ) :

• Citation :

@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},
}