- Tanım :
 
Kuzushiji-MNIST, orijinal MNIST formatının yanı sıra NumPy formatında sağlanan MNIST veri kümesinin (28x28 gri tonlamalı, 70.000 görüntü) anında yerine geçen bir versiyonudur. MNIST bizi 10 sınıfla sınırladığından, Kuzushiji-MNIST'i oluştururken Hiragana'nın 10 satırının her birini temsil edecek bir karakter seçtik.
Ek Belgeler : Kodlu Makaleleri Keşfedin
Ana sayfa : http://codh.rois.ac.jp/kmnist/index.html.en
Kaynak kodu :
tfds.image_classification.KMNISTSürümler :
-  
3.0.1(varsayılan): Sürüm notu yok. 
-  
 İndirme boyutu :
20.26 MiBVeri kümesi boyutu :
31.76 MiBOtomatik önbelleğe alınmış ( belgeler ): Evet
Bölünmeler :
| Bölmek | Örnekler | 
|---|---|
 'test' | 10.000 | 
 'train' | 60.000 | 
- Özellik yapısı :
 
FeaturesDict({
    'image': Image(shape=(28, 28, 1), dtype=uint8),
    'label': ClassLabel(shape=(), dtype=int64, num_classes=10),
})
- Özellik belgeleri :
 
| Özellik | Sınıf | Şekil | Dtipi | Tanım | 
|---|---|---|---|---|
| ÖzelliklerDict | ||||
| resim | Resim | (28, 28, 1) | uint8 | |
| etiket | SınıfEtiketi | int64 | 
Denetlenen anahtarlar (
as_supervisedbelgesine bakın):('image', 'label')Şekil ( tfds.show_examples ):

- Örnekler ( tfds.as_dataframe ):
 
- Alıntı :
 
@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},
}