cifar10

  • विवरण :

CIFAR-10 डेटासेट में 10 कक्षाओं में 60000 32x32 रंगीन छवियां हैं, प्रति कक्षा 6000 छवियां हैं। इसमें 50000 प्रशिक्षण छवियां और 10000 परीक्षण छवियां हैं।

विभाजित करना उदाहरण
'test' 10,000
'train' 50,000
  • फ़ीचर संरचना :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :
विशेषता कक्षा आकार डीप्रकार विवरण
फीचर्सडिक्ट
पहचान मूलपाठ डोरी
छवि छवि (32, 32, 3) uint8
लेबल क्लास लेबल int64

VISUALIZATION

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