Эта страница была переведа с помощью Cloud Translation API.
Switch to English

cifar100

  • Описание :

Этот набор данных похож на CIFAR-10, за исключением того, что он содержит 100 классов, каждый из которых содержит 600 изображений. На каждый класс приходится 500 обучающих изображений и 100 тестовых изображений. 100 классов в CIFAR-100 сгруппированы в 20 суперклассов. Каждое изображение имеет метку «точный» (класс, к которому оно принадлежит) и метку «грубое» (суперкласс, которому оно принадлежит).

Трещина Примеры
'test' 10 000
'train' 50 000
  • Особенности :
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),
})
  • Контролируемые ключи (см. as_supervised ): ('image', 'label')

  • Цитата :

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

Визуализация