кмнист

• Визуализация : Исследуйте в Know Your Data north_east

• Описание :

Kuzushiji-MNIST — это замена набора данных MNIST (оттенки серого 28x28, 70 000 изображений), представленного в исходном формате MNIST, а также в формате NumPy. Поскольку MNIST ограничивает нас 10 классами, мы выбрали один символ для представления каждой из 10 строк хираганы при создании Kuzushiji-MNIST.

• Дополнительная документация : изучить документы с кодом north_east

• Домашняя страница : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en

• Исходный код : tfds.image_classification.KMNIST

• Версии :

  • 3.0.1 (по умолчанию): нет примечаний к выпуску.

• Размер загрузки : 20.26 MiB .

• Размер набора данных : 31.76 MiB .

• Автоматическое кэширование ( документация ): Да

• Сплиты :

• Структура функции :

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

• Документация по функциям :

• Контролируемые ключи (см . документ as_supervised ): ('image', 'label')

• Рисунок ( tfds.show_examples ):

• Примеры ( tfds.as_dataframe ):

• Цитата :

@online{clanuwat2018deep,
  author       = {Tarin Clanuwat and Mikel Bober-Irizar and Asanobu Kitamoto and Alex Lamb and Kazuaki Yamamoto and David Ha},
  title        = {Deep Learning for Classical Japanese Literature},
  date         = {2018-12-03},
  year         = {2018},
  eprintclass  = {cs.CV},
  eprinttype   = {arXiv},
  eprint       = {cs.CV/1812.01718},
}