패션_엠니스트

설명 :

Fashion-MNIST는 60,000개의 예제로 구성된 훈련 세트와 10,000개의 예제로 구성된 테스트 세트로 구성된 Zalando의 기사 이미지 데이터 세트입니다. 각 예는 10개 클래스의 레이블과 연결된 28x28 회색조 이미지입니다.

추가 문서 : 코드 가 포함된 논문 탐색
홈페이지 : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
소스 코드 : tfds.image_classification.FashionMNIST
버전 :
- 3.0.1 (기본값): 릴리스 노트가 없습니다.
다운로드 크기 : 29.45 MiB
데이터세트 크기 : 36.42 MiB
자동 캐시 ( 문서 ): 예
분할 :

나뉘다	예
`'test'`	10,000
`'train'`	60,000

기능 구조 :

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

기능 문서 :

특징	수업	모양	Dtype
	특징Dict
영상	영상	(28, 28, 1)	uint8
상표	클래스 라벨		정수64

감독되는 키 ( as_supervised doc 참조): ('image', 'label')
그림 ( tfds.show_examples ):

예 ( tfds.as_dataframe ):

인용 :

@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}
}