- Sự miêu tả :
Kuzushiji-MNIST là sự thay thế có sẵn cho tập 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 ở 10 lớp nên chúng tôi đã chọn một ký tự đại diện cho mỗi hàng trong số 10 hàng Hiragana khi tạo Kuzushiji-MNIST.
Tài liệu bổ sung : Khám phá trên giấy tờ có mã
Trang chủ : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en
Mã nguồn :
tfds.image_classification.KMNISTPhiên bản :
-
3.0.1(mặc định): Không có ghi chú phát hành.
-
Kích thước tải xuống :
20.26 MiBKích thước tập dữ liệu :
31.76 MiBTự động lưu vào bộ nhớ 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 :
| Tính năng | Lớp học | Hình dạng | loại D | Sự miêu tả |
|---|---|---|---|---|
| Tính năngDict | ||||
| hình ảnh | Hình ảnh | (28, 28, 1) | uint8 | |
| nhãn | Nhãn lớp | int64 |
Khóa được giám sát (Xem
as_superviseddoc ):('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},
}