fashion_mnist

• Opis :

Fashion-MNIST to zbiór danych obrazów artykułów Zalando składający się z zestawu szkoleniowego zawierającego 60 000 przykładów i zestawu testowego zawierającego 10 000 przykładów. Każdy przykład to obraz w skali szarości 28x28, powiązany z etykietą z 10 klas.

• Dodatkowa dokumentacja : Eksploruj w dokumentach z kodem north_east

• Strona główna : https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

• Kod źródłowy : tfds.image_classification.FashionMNIST

• Wersje :

  • 3.0.1 (domyślnie): Brak informacji o wersji.

• Rozmiar pobierania : 29.45 MiB

• Rozmiar zbioru danych : 36.42 MiB

• Automatyczne buforowanie ( dokumentacja ): Tak

• Podziały :

• Struktura funkcji :

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

• Dokumentacja funkcji :

• Klucze nadzorowane (zobacz dokument as_supervised ): ('image', 'label')

• Rysunek ( tfds.show_examples ):

• Przykłady ( tfds.as_dataframe ):

• Cytat :

@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}
}