kmnist

• Visualizzazione : Esplora in Conosci i tuoi dati

• Descrizione :

Kuzushiji-MNIST è un sostituto immediato per il set di dati MNIST (scala di grigi 28x28, 70.000 immagini), fornito nel formato MNIST originale e in un formato NumPy. Poiché MNIST ci limita a 10 classi, abbiamo scelto un carattere per rappresentare ciascuna delle 10 righe di Hiragana durante la creazione di Kuzushiji-MNIST.

• Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice

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

• Codice sorgente : tfds.image_classification.KMNIST

• Versioni :

  • 3.0.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.

• Dimensione del download : 20.26 MiB

• Dimensione del set di dati: 31.76 MiB

• Auto-cache ( documentazione ): Sì

• Divisioni :

Diviso	Esempi
'test'	10.000
'train'	60.000

• Struttura delle caratteristiche :

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

• Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D	Descrizione
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

• Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Esempi ( tfds.as_dataframe ):

• Citazione :

@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},
}