オムニグロット

• 説明：

ワンショット学習用のオムニグロット データ セット。このデータセットには、50 種類のアルファベットからなる 1623 個の異なる手書き文字が含まれています。

• 追加ドキュメント:コード付きの論文について調べるnorth_east

• ホームページ: https://github.com/brendenlake/omniglot/

• ソースコード: tfds.image_classification.Omniglot

• バージョン:

  • 3.0.0 (デフォルト): 新しい分割 API ( https://tensorflow.org/datasets/splits )

• ダウンロードサイズ: 17.95 MiB

• データセットのサイズ: 12.29 MiB

• 自動キャッシュ(ドキュメント): はい

• 分割:

• 機能の構造:

FeaturesDict({
    'alphabet': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=50),
    'alphabet_char_id': int64,
    'image': Image(shape=(105, 105, 3), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=1623),
})

• 機能ドキュメント:

• 監視キー( as_supervised doc を参照): ('image', 'label')

• 図( tfds.show_examples ):

• 例( tfds.as_dataframe ):

• 引用：

@article{lake2015human,
  title={Human-level concept learning through probabilistic program induction},
  author={Lake, Brenden M and Salakhutdinov, Ruslan and Tenenbaum, Joshua B},
  journal={Science},
  volume={350},
  number={6266},
  pages={1332--1338},
  year={2015},
  publisher={American Association for the Advancement of Science}
}