在fashionminist中使用resnet

在FashionMNIST中使用ResNet是一种常见的图像分类方法。FashionMNIST是一个包含10个类别的时尚物品图像数据集，每个类别有6000张28x28像素的灰度图像。而ResNet是一个深度卷积神经网络，其主要特点是引入了残差块（residual block）来解决随着网络层数增加而产生的梯度消失问题。

使用ResNet进行FashionMNIST的图像分类，在网络的开始阶段进行一系列的卷积和池化操作以提取图像的低级特征，然后通过多个残差块进行深层特征学习，最后通过全局平均池化和全连接层对特征进行分类。

具体步骤如下：
1. 定义ResNet的模型结构，可以选择不同层数的ResNet，例如ResNet18或ResNet34。
2. 读取FashionMNIST数据集，并进行预处理，包括将图像转换为合适的尺寸、归一化等操作。
3. 根据模型结构定义网络的输入和输出，并将数据传入网络进行前向传播。
4. 使用交叉熵损失函数计算输出和真实标签之间的误差，并将误差反向传播并更新网络参数。
5. 循环迭代步骤3和4直到收敛或达到设定的训练次数。
6. 使用测试集对模型进行评估，计算准确率或其他评价指标，以评估模型的性能。

使用ResNet可以有效地处理FashionMNIST的图像分类任务，并且该方法已经在许多图像数据集上取得了很好的性能。但需要注意的是，对于FashionMNIST这样相对简单的数据集，使用ResNet可能会带来过度拟合的问题，因此在训练过程中需要进行一定的正则化操作，如随机失活、weight decay等。