kmnista

• Visualización : Explore en Know Your Data north_east

• Descripción :

Kuzushiji-MNIST es un reemplazo directo para el conjunto de datos MNIST (escala de grises 28x28, 70 000 imágenes), proporcionado en el formato MNIST original, así como en formato NumPy. Dado que MNIST nos restringe a 10 clases, elegimos un carácter para representar cada una de las 10 filas de Hiragana al crear Kuzushiji-MNIST.

• Documentación adicional : Explore en Papers With Code north_east

• Página de inicio: http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en

• Código fuente : tfds.image_classification.KMNIST

• Versiones :

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

• Tamaño de descarga : 20.26 MiB

• Tamaño del conjunto de datos : 31.76 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 :

@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},
}