- شرح :
Kuzushiji-MNIST جایگزینی برای مجموعه داده MNIST (28x28 مقیاس خاکستری، 70000 تصویر) است که در قالب اصلی MNIST و همچنین فرمت NumPy ارائه شده است. از آنجایی که MNIST ما را به 10 کلاس محدود می کند، هنگام ایجاد Kuzushiji-MNIST یک کاراکتر را برای نمایش هر یک از 10 ردیف هیراگانا انتخاب کردیم.
اسناد اضافی : کاوش در کاغذها با کد
صفحه اصلی : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en
کد منبع :
tfds.image_classification.KMNISTنسخه ها :
-
3.0.1(پیش فرض): بدون یادداشت انتشار.
-
حجم دانلود :
20.26 MiBحجم مجموعه داده :
31.76 MiBذخیره خودکار ( اسناد ): بله
تقسیم ها :
| شکاف | مثال ها |
|---|---|
'test' | 10000 |
'train' | 60000 |
- ساختار ویژگی :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- مستندات ویژگی :
| ویژگی | کلاس | شکل | نوع D | شرح |
|---|---|---|---|---|
| FeaturesDict | ||||
| تصویر | تصویر | (28، 28، 1) | uint8 | |
| برچسب | ClassLabel | int64 |
کلیدهای نظارت شده (مشاهده
as_superviseddoc ):('image', 'label')شکل ( tfds.show_examples ):

- مثالها ( tfds.as_dataframe ):
- نقل قول :
@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},
}