cifar100

このデータセットはCIFAR-10と同じですが、それぞれ600個の画像を含む100個のクラスがある点が異なります。クラスごとに500のトレーニング画像と100のテスト画像があります。 CIFAR-100の100のクラスは、20のスーパークラスにグループ化されています。各画像には、「細かい」ラベル(それが属するクラス)と「粗い」ラベル(それが属するスーパークラス)が付属しています。

スプリット
'test' 10,000
'train' 50,000
  • 特長
FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=100),
})

視覚化

  • 引用
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
    author = {Alex Krizhevsky},
    title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
    institution = {},
    year = {2009}
}