cifar100

מערך הנתונים הזה הוא בדיוק כמו CIFAR-10, אלא שיש לו 100 מחלקות המכילות 600 תמונות כל אחת. יש 500 תמונות אימון ו-100 תמונות בדיקה לכל כיתה. 100 הכיתות ב-CIFAR-100 מקובצות ל-20 כיתות-על. כל תמונה מגיעה עם תווית "משובחת" (המחלקה אליה היא שייכת) ותווית "גסה" (מחלקת העל אליה היא שייכת).

לְפַצֵל דוגמאות
'test' 10,000
'train' 50,000
  • מבנה תכונה :
FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
תווית_גסה ClassLabel int64
תְעוּדַת זֶהוּת טֶקסט חוּט
תמונה תמונה (32, 32, 3) uint8
תווית ClassLabel int64

רְאִיָה

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

מערך הנתונים הזה הוא בדיוק כמו CIFAR-10, אלא שיש לו 100 מחלקות המכילות 600 תמונות כל אחת. יש 500 תמונות אימון ו-100 תמונות בדיקה לכל כיתה. 100 הכיתות ב-CIFAR-100 מקובצות ל-20 כיתות-על. כל תמונה מגיעה עם תווית "משובחת" (המחלקה אליה היא שייכת) ותווית "גסה" (מחלקת העל אליה היא שייכת).

לְפַצֵל דוגמאות
'test' 10,000
'train' 50,000
  • מבנה תכונה :
FeaturesDict({
    'coarse_label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=20),
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=100),
})
  • תיעוד תכונה :
תכונה מעמד צוּרָה Dtype תיאור
FeaturesDict
תווית_גסה ClassLabel int64
תְעוּדַת זֶהוּת טֶקסט חוּט
תמונה תמונה (32, 32, 3) uint8
תווית ClassLabel int64

רְאִיָה

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