kmnist

Kuzushiji-MNIST remplace l'ensemble de données MNIST (niveaux de gris 28x28, 70 000 images), fourni au format MNIST d'origine ainsi qu'au format NumPy. Étant donné que MNIST nous limite à 10 classes, nous avons choisi un caractère pour représenter chacune des 10 rangées d'Hiragana lors de la création de Kuzushiji-MNIST.

Diviser Exemples
'test' 10 000
'train' 60 000
  • Caractéristiques:
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=tf.uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=tf.int64, num_classes=10),
})

Visualisation

  • citation:
@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},
}