- תיאור :
Kuzushiji-MNIST הוא תחליף נפתח למערך הנתונים של MNIST (28x28 גווני אפור, 70,000 תמונות), המסופק בפורמט MNIST המקורי וכן בפורמט NumPy. מכיוון ש-MNIST מגביל אותנו ל-10 מחלקות, בחרנו דמות אחת שתייצג כל אחת מ-10 השורות של Hiragana בעת יצירת Kuzushiji-MNIST.
תיעוד נוסף : חקור על ניירות עם קוד
קוד מקור :
tfds.image_classification.KMNISTגרסאות :
-
3.0.1(ברירת מחדל): אין הערות שחרור.
-
גודל הורדה :
20.26 MiBגודל ערכת נתונים :
31.76 MiBשמור אוטומטי במטמון ( תיעוד ): כן
פיצולים :
| לְפַצֵל | דוגמאות |
|---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 60,000 |
- מבנה תכונה :
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- תיעוד תכונה :
| תכונה | מעמד | צוּרָה | Dtype | תיאור |
|---|---|---|---|---|
| FeaturesDict | ||||
| תמונה | תמונה | (28, 28, 1) | uint8 | |
| תווית | ClassLabel | int64 |
מפתחות בפיקוח (ראה
as_superviseddoc ):('image', 'label')איור ( tfds.show_examples ):

- דוגמאות ( tfds.as_dataframe ):
- ציטוט :
@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},
}