moda_mnista

• Visualización : Explore en Know Your Data north_east

• Descripción :

Fashion-MNIST es un conjunto de datos de imágenes de artículos de Zalando que consta de un conjunto de entrenamiento de 60 000 ejemplos y un conjunto de prueba de 10 000 ejemplos. Cada ejemplo es una imagen en escala de grises de 28x28, asociada con una etiqueta de 10 clases.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

• Código fuente : tfds.image_classification.FashionMNIST

• Versiones :

  • 3.0.1 (predeterminado): Sin notas de la versión.

• Tamaño de la descarga : 29.45 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 36.42 MiB

• Almacenamiento automático en caché ( documentación ): Sí

• Divisiones :

• Estructura de características :

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

• Documentación de características :

• Claves supervisadas (Ver as_supervised ): ('image', 'label')

• Figura ( tfds.show_examples ):

• Ejemplos ( tfds.as_dataframe ):

• Cita :

@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}
}