นักกม

  • คำอธิบาย :

Kuzushiji-MNIST เป็นการแทนที่แบบดรอปอินสำหรับชุดข้อมูล MNIST (ระดับสีเทา 28x28, 70,000 ภาพ) ซึ่งให้มาในรูปแบบ MNIST ดั้งเดิมและรูปแบบ NumPy เนื่องจาก MNIST จำกัดเราไว้ที่ 10 คลาส เราจึงเลือกอักขระหนึ่งตัวเพื่อเป็นตัวแทนฮิระงะนะทั้ง 10 แถวเมื่อสร้าง Kuzushiji-MNIST

แยก ตัวอย่าง
'test' 10,000
'train' 60,000
  • โครงสร้างคุณสมบัติ :
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
  • เอกสารคุณสมบัติ :
คุณสมบัติ ระดับ รูปร่าง ประเภทD คำอธิบาย
คุณสมบัติDict
ภาพ ภาพ (28, 28, 1) uint8
ฉลาก ClassLabel int64

การแสดงภาพ

  • การอ้างอิง :
@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},
}