Fashion_mnist

विवरण :

फ़ैशन-एमएनआईएसटी ज़ालैंडो के लेख छवियों का एक डेटासेट है जिसमें 60,000 उदाहरणों का एक प्रशिक्षण सेट और 10,000 उदाहरणों का एक परीक्षण सेट शामिल है। प्रत्येक उदाहरण एक 28x28 ग्रेस्केल छवि है, जो 10 वर्गों के लेबल से संबद्ध है।

अतिरिक्त दस्तावेज़ीकरण : कोड वाले कागजात पर अन्वेषण करें
मुखपृष्ठ : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
स्रोत कोड : tfds.image_classification.FashionMNIST
संस्करण :
- 3.0.1 (डिफ़ॉल्ट): कोई रिलीज़ नोट नहीं।
डाउनलोड आकार : 29.45 MiB
डेटासेट का आकार : 36.42 MiB
ऑटो-कैश्ड ( दस्तावेज़ीकरण ): हाँ
विभाजन :

विभाजित करना	उदाहरण
`'test'`	10,000
`'train'`	60,000

फ़ीचर संरचना :

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

फ़ीचर दस्तावेज़ीकरण :

विशेषता	कक्षा	आकार	डीप्रकार
	फीचर्सडिक्ट
छवि	छवि	(28, 28, 1)	uint8
लेबल	क्लास लेबल		int64

पर्यवेक्षित कुंजियाँ ( as_supervised doc देखें): ('image', 'label')
चित्र ( tfds.show_examples ):

VISUALIZATION

उदाहरण ( tfds.as_dataframe ):

उद्धरण :

@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}
}