fashion_mnist

ভিজ্যুয়ালাইজেশন : আপনার ডেটা জানুন
বর্ণনা :

ফ্যাশন-এমএনআইএসটি হল জাল্যান্ডোর নিবন্ধ চিত্রগুলির একটি ডেটাসেট যার মধ্যে 60,000টি উদাহরণের একটি প্রশিক্ষণ সেট এবং 10,000টি উদাহরণের একটি পরীক্ষা সেট রয়েছে৷ প্রতিটি উদাহরণ হল একটি 28x28 গ্রেস্কেল চিত্র, 10টি ক্লাসের একটি লেবেলের সাথে যুক্ত৷

অতিরিক্ত ডকুমেন্টেশন : কোড সহ কাগজপত্রে অন্বেষণ করুন
হোমপেজ : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
সোর্স কোড : tfds.image_classification.FashionMNIST
সংস্করণ :
- 3.0.1 (ডিফল্ট): কোনো রিলিজ নোট নেই।
ডাউনলোডের আকার : 29.45 MiB
ডেটাসেটের আকার : 36.42 MiB
স্বয়ংক্রিয় ক্যাশে ( ডকুমেন্টেশন ): হ্যাঁ
বিভাজন :

বিভক্ত	উদাহরণ
`'test'`	10,000
`'train'`	60,000

বৈশিষ্ট্য গঠন :

FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})

বৈশিষ্ট্য ডকুমেন্টেশন :

বৈশিষ্ট্য	ক্লাস	আকৃতি	ডিটাইপ
	ফিচারসডিক্ট
ইমেজ	ছবি	(২৮, ২৮, ১)	uint8
লেবেল	ক্লাসলেবেল		int64

তত্ত্বাবধান করা কী (দেখুন as_supervised doc ): ('image', 'label')
চিত্র ( tfds.show_examples ):

ভিজ্যুয়ালাইজেশন

উদাহরণ ( tfds.as_dataframe ):

উদ্ধৃতি :

@article{DBLP:journals/corr/abs-1708-07747,
  author    = {Han Xiao and
               Kashif Rasul and
               Roland Vollgraf},
  title     = {Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning
               Algorithms},
  journal   = {CoRR},
  volume    = {abs/1708.07747},
  year      = {2017},
  url       = {http://arxiv.org/abs/1708.07747},
  archivePrefix = {arXiv},
  eprint    = {1708.07747},
  timestamp = {Mon, 13 Aug 2018 16:47:27 +0200},
  biburl    = {https://dblp.org/rec/bib/journals/corr/abs-1708-07747},
  bibsource = {dblp computer science bibliography, https://dblp.org}
}