kmnist

• Görselleştirme : Verilerinizi north_east keşfedin

• Açıklama :

Kuzushiji-MNIST, orijinal MNIST formatının yanı sıra NumPy formatında sağlanan MNIST veri kümesinin (28x28 gri tonlama, 70.000 görüntü) yerini alan bir yedektir. MNIST bizi 10 sınıfla sınırladığından, Kuzushiji-MNIST'i oluştururken Hiragana'nın 10 satırının her birini temsil etmesi için birer karakter seçtik.

• Ek Belgeler : north_east Belgeleri Keşfedin

• Ana sayfa : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en

• Kaynak kodu : tfds.image_classification.KMNIST

• sürümler :

  • 3.0.1 (varsayılan): Sürüm notu yok.

• İndirme boyutu : 20.26 MiB

• Veri kümesi boyutu : 31.76 MiB

• Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeleme ): Evet

• bölmeler :

• Özellik yapısı :

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

• Özellik belgeleri :

• Denetlenen anahtarlar (Bkz as_supervised doc ): ('image', 'label')

• Şekil ( tfds.show_examples ):

• Örnekler ( tfds.as_dataframe ):

• Alıntı :

@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},
}