Trực quan hóa : Khám phá khi biết dữ liệu của bạn
Mô tả :
Kuzushiji-MNIST là sự thay thế tùy chọn cho bộ dữ liệu MNIST (thang độ xám 28x28, 70.000 hình ảnh), được cung cấp ở định dạng MNIST gốc cũng như định dạng NumPy. Vì MNIST giới hạn chúng tôi trong 10 lớp nên chúng tôi đã chọn một ký tự để đại diện cho mỗi trong số 10 hàng Hiragana khi tạo Kuzushiji-MNIST.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ với mã
Trang chủ : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en
Mã nguồn :
tfds.image_classification.KMNIST
Phiên bản :
-
3.0.1
(mặc định): Không có ghi chú phát hành.
-
Kích thước tải xuống :
20.26 MiB
Kích thước tập dữ liệu :
31.76 MiB
Tự động lưu vào bộ đệm ( tài liệu ): Có
Chia tách :
Tách ra | ví dụ |
---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 60.000 |
- Cấu trúc tính năng :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Tài liệu tính năng :
Đặc tính | Tầng lớp | Hình dạng | Dtype | Sự miêu tả |
---|---|---|---|---|
Tính năngDict | ||||
hình ảnh | Hình ảnh | (28, 28, 1) | uint8 | |
nhãn | LớpNhãn | int64 |
Các khóa được giám sát (Xem
as_supervised
doc ):('image', 'label')
Hình ( tfds.show_examples ):
- Ví dụ ( tfds.as_dataframe ):
- trích dẫn :
@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},
}