fashion_mnist

Visualizzazione : Esplora in Conosci i tuoi dati
Descrizione :

Fashion-MNIST è un set di dati delle immagini degli articoli di Zalando costituito da un set di addestramento di 60.000 esempi e un set di test di 10.000 esempi. Ogni esempio è un'immagine in scala di grigi 28x28, associata a un'etichetta di 10 classi.

Documentazione aggiuntiva : Esplora documenti con codice
Homepage : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
Codice sorgente : tfds.image_classification.FashionMNIST
Versioni :
- 3.0.1 (impostazione predefinita): nessuna nota di rilascio.
Dimensione del download : 29.45 MiB
Dimensione del set di dati: 36.42 MiB
Auto-cache ( documentazione ): Sì
Divisioni :

Diviso	Esempi
`'test'`	10.000
`'train'`	60.000

Struttura delle caratteristiche :

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

Documentazione delle funzionalità :

Caratteristica	Classe	Forma	Tipo D
	CaratteristicheDict
Immagine	Immagine	(28, 28, 1)	uint8
etichetta	ClassLabel		int64

Chiavi supervisionate (vedi as_supervised doc ): ('image', 'label')
Figura ( tfds.show_examples ):

Visualizzazione

Esempi ( tfds.as_dataframe ):

Citazione :

@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}
}