Pomoc chronić Wielkiej Rafy Koralowej z TensorFlow na Kaggle Dołącz Wyzwanie

cifar10

Zestaw danych CIFAR-10 składa się z 60000 obrazów 32x32 kolorowych w 10 klasach, z 6000 obrazów na klasę. Istnieje 50000 obrazów treningowych i 10000 obrazów testowych.

Podział Przykłady
'test' 10 000
'train' 50 000
  • Cechy:
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),
})

Wyobrażanie sobie

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