cifar10

L'ensemble de données CIFAR-10 se compose de 60 000 images couleur 32x32 dans 10 classes, avec 6 000 images par classe. Il y a 50 000 images d'entraînement et 10 000 images de test.

Diviser Exemples
'test' 10 000
'train' 50 000
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=tf.string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

Visualisation

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