O Dia da Comunidade de ML é dia 9 de novembro! Junte-nos para atualização de TensorFlow, JAX, e mais Saiba mais

cifar10

O conjunto de dados CIFAR-10 consiste em 60.000 imagens coloridas de 32x32 em 10 classes, com 6.000 imagens por classe. Existem 50.000 imagens de treinamento e 10.000 imagens de teste.

Dividir Exemplos
'test' 10.000
'train' 50.000
  • Características:
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),
})

Visualização

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