Mike0307/MNIST-M

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license: mit
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## Train Example
👉[Domain-Adversarial-Neural-Network](https://github.com/yeyuting0307/Domain-Adversarial-Neural-Network)

许可证：MIT许可证
数据集信息：
特征：
- 名称：图像（image），数据类型：图像
- 名称：标签（label），数据类型：类别标签（class_label），其类别名称映射为：
'0': '0'，'1': '1'，'2': '2'，'3': '3'，'4': '4'，'5': '5'，'6': '6'，'7': '7'，'8': '8'，'9': '9'
数据集划分：
- 划分名称：训练集（train），数据字节量：119131988.027，样本数量：59001
- 划分名称：测试集（test），数据字节量：18049625.166，样本数量：9001
下载总大小：143468539
数据集总存储大小：137181613.193

训练示例：👉[域对抗神经网络（Domain-Adversarial-Neural-Network）](https://github.com/yeyuting0307/Domain-Adversarial-Neural-Network)

原始信息汇总

数据集概述

数据集特征

• image: 图像数据类型
• label: 类别标签数据类型，包含以下类别：
  • 0: 0
  • 1: 1
  • 2: 2
  • 3: 3
  • 4: 4
  • 5: 5
  • 6: 6
  • 7: 7
  • 8: 8
  • 9: 9

数据集划分

• train: 训练集，包含59001个样本，总大小为119131988.027字节
• test: 测试集，包含9001个样本，总大小为18049625.166字节

数据集大小

• 下载大小: 143468539字节
• 数据集总大小: 137181613.193字节

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

MNIST-M是一个图像数据集，包含68,002张32x32像素的图像，分为10个类别，适用于图像分类任务。数据集采用MIT许可证，格式为parquet，包含训练集和测试集，适合用于机器学习和深度学习研究。