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सिफार100

यह डेटासेट CIFAR-10 की तरह ही है, सिवाय इसके कि इसमें १०० वर्ग हैं जिनमें प्रत्येक में ६०० चित्र हैं। प्रति कक्षा 500 प्रशिक्षण चित्र और 100 परीक्षण चित्र हैं। CIFAR-100 में 100 कक्षाओं को 20 सुपरक्लास में बांटा गया है। प्रत्येक छवि एक "ठीक" लेबल (जिस वर्ग से संबंधित है) और एक "मोटे" लेबल (जिस सुपरक्लास से संबंधित है) के साथ आती है।

विभाजित करना उदाहरण
'test' 10,000
'train' 50,000
  • विशेषताएं:
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),
})

VISUALIZATION

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