- 説明:
Kuzushiji-MNIST は、MNIST データセット (28x28 グレースケール、70,000 画像) のドロップイン代替品であり、元の MNIST 形式と NumPy 形式で提供されます。 MNIST ではクラスが 10 個に制限されているため、くずし字 MNIST を作成するときに、10 行のひらがなをそれぞれ表す 1 文字を選択しました。
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ソースコード:
tfds.image_classification.KMNISTバージョン:
-
3.0.1(デフォルト): リリース ノートはありません。
-
ダウンロードサイズ:
20.26 MiBデータセットのサイズ:
31.76 MiB自動キャッシュ(ドキュメント): はい
分割:
| スプリット | 例 |
|---|---|
'test' | 10,000 |
'train' | 60,000 |
- 機能の構造:
FeaturesDict({
'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- 機能ドキュメント:
| 特徴 | クラス | 形 | Dタイプ | 説明 |
|---|---|---|---|---|
| 特徴辞書 | ||||
| 画像 | 画像 | (28、28、1) | uint8 | |
| ラベル | クラスラベル | int64 |
監視キー(
as_superviseddoc を参照):('image', 'label')図( tfds.show_examples ):

- 例( tfds.as_dataframe ):
- 引用:
@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},
}