Fashion MNIST 图片重建实战
时间: 2023-05-21 17:03:16 浏览: 53
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fashionmnist
FashionMNIST是一个流行的机器学习数据集,它是一个街头衣服的图像样本集合。它是MNIST(手写数字识别)数据集的另一个版本,可以用于测试不同机器学习算法的性能。FashionMNIST包含了60,000张训练图片和10,000张测试图片,分为10个不同的类别,分别是T恤、裤子、套头衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、手提包和短靴。
该数据集是由多伦多大学的Zalando研究人员创建的,目的是为了提高机器学习算法在复杂图像分类任务中的表现。相对于MNIST数据集,FashionMNIST更难以分辨,因为它包含了更复杂的图案、更多的颜色和更多的变化。此外,它可以用于开发各种图像识别的应用,如智能购物、虚拟试衣间等。
对于机器学习爱好者和从事相关领域的研究人员来说,使用FashionMNIST数据集训练模型是一个不错的选择,因为它是能够训练很多图像分类模型的,且比MNIST数据集更具挑战性。同时,该数据集也可以用于研究不同卷积神经网络和其他深度学习模型的性能。