- Tanım :
Kuzushiji-MNIST, orijinal MNIST formatının yanı sıra NumPy formatında sağlanan MNIST veri kümesinin (28x28 gri tonlamalı, 70.000 görüntü) anında yerine geçen bir versiyonudur. MNIST bizi 10 sınıfla sınırladığından, Kuzushiji-MNIST'i oluştururken Hiragana'nın 10 satırının her birini temsil edecek bir karakter seçtik.
Ana sayfa : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en
Kaynak kodu :
tfds.image_classification.KMNIST
Sürümler :
-
3.0.1
(varsayılan): Sürüm notu yok.
-
İndirme boyutu :
20.26 MiB
Veri kümesi boyutu :
31.76 MiB
Otomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Bölünmeler :
Bölmek | Örnekler |
---|---|
'test' | 10.000 |
'train' | 60.000 |
- Özellik yapısı :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Özellik belgeleri :
Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım |
---|---|---|---|---|
ÖzelliklerDict | ||||
resim | Resim | (28, 28, 1) | uint8 | |
etiket | SınıfEtiketi | int64 |
Denetlenen anahtarlar (
as_supervised
belgesine bakın):('image', 'label')
Şekil ( tfds.show_examples ):
- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
- Alıntı :
@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},
}