किमीनिस्ट

• विज़ुअलाइज़ेशन : में अपने डेटा को जानें में एक्सप्लोर करें

• विवरण :

कुज़ुशीजी-एमएनआईएसटी एमएनआईएसटी डेटासेट (28x28 ग्रेस्केल, 70,000 छवियां) के लिए एक ड्रॉप-इन प्रतिस्थापन है, जो मूल एमएनआईएसटी प्रारूप के साथ-साथ न्यूमपी प्रारूप में प्रदान किया गया है। चूंकि MNIST हमें 10 वर्गों तक सीमित करता है, कुज़ुशीजी-MNIST बनाते समय हमने हीरागाना की 10 पंक्तियों में से प्रत्येक का प्रतिनिधित्व करने के लिए एक वर्ण चुना।

• अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले पेपर्स पर एक्सप्लोर करें

• होमपेज : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en

• स्रोत कोड : tfds.image_classification.KMNIST

• संस्करण :

  • 3.0.1 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।

• डाउनलोड आकार : 20.26 MiB

• डेटासेट का आकार : 31.76 MiB

• ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ

• विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
'test'	10,000
'train'	60,000

• फ़ीचर संरचना :

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

• फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीटाइप	विवरण
	विशेषताएं डिक्ट
छवि	छवि	(28, 28, 1)	uint8
लेबल	क्लासलेबल		int64

• पर्यवेक्षित कुंजी ( as_supervised दस्तावेज़ देखें): ('image', 'label')

• चित्र ( tfds.show_examples ):

• उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

• उद्धरण :

@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},
}