cifar10

  • Descripción :

El conjunto de datos CIFAR-10 consta de 60000 imágenes en color de 32x32 en 10 clases, con 6000 imágenes por clase. Hay 50.000 imágenes de entrenamiento y 10.000 imágenes de prueba.

Dividir Ejemplos
'test' 10.000
'train' 50.000
  • Estructura de características :
FeaturesDict({
    'id': Text(shape=(), dtype=string),
    'image': Image(shape=(32, 32, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • Documentación de funciones :
Característica Clase Forma tipo D Descripción
FuncionesDict
identificación Texto cadena
imagen Imagen (32, 32, 3) uint8
etiqueta Etiqueta de clase int64

Visualización

  • Citación :
@TECHREPORT{Krizhevsky09learningmultiple,
    author = {Alex Krizhevsky},
    title = {Learning multiple layers of features from tiny images},
    institution = {},
    year = {2009}
}