fashionmnist数据集测试
时间: 2023-10-25 15:08:35 浏览: 38
Fashion-MNIST数据集是由Zalando提供的,包含10种不同的商品类别。该数据集由6万个训练样本和1万个测试样本组成。可以将训练样本分为49000个样本的训练集和1000个样本的验证集,测试集可以选择1000个测试样本。每个样本都是28x28像素的灰度照片,每个像素点包括RGB三个数值,数值范围为0~255。这些照片分属于10个不同的类别。
相关问题
fashionmnist数据集
FashionMNIST是一个经典的计算机视觉数据集,用于图像分类任务。它包含了10个类别的灰度图像,每个类别有6000张训练图像和1000张测试图像,共计70000张图像。每张图像的尺寸为28x28像素。
FashionMNIST的10个类别分别是:T恤/上衣、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、手提包和踝靴。这些类别代表了日常生活中常见的服装物品。
FashionMNIST数据集的目的是替代经典的MNIST数据集,以更贴近实际应用场景。相比于MNIST,FashionMNIST具有更多样化的图像内容和更复杂的分类任务,因此更适合用于测试和评估计算机视觉算法的性能。
FashionMNIST数据集可以用于训练和评估各种图像分类算法,如卷积神经网络(CNN)、支持向量机(SVM)等。它已经成为计算机视觉领域中常用的基准数据集之一。
Mnist数据集和Fashion Mnist数据集介绍
MNIST数据集是一个手写数字数据集,包含60,000个训练图像和10,000个测试图像,每个图像都是28×28像素的灰度图像。该数据集通常用于测试图像分类算法的性能。它是计算机视觉中最常用的数据集之一。
Fashion MNIST数据集是一个与MNIST数据集类似的图像分类数据集,其中包含了10个不同种类的时尚物品,如衬衫、鞋子、裤子等。Fashion MNIST数据集也包含60,000个训练图像和10,000个测试图像,每个图像都是28x28像素的灰度图像。由于Fashion MNIST数据集与MNIST数据集具有相似的规模和结构,因此也被用于测试各种图像分类算法的性能。