fashion-mnist

是什么数据集？

A：Fashion-MNIST是一个替代经典MNIST手写数字集的图像数据集，它是由Zalando Research创建的。该数据集包含10个类别的图像，每个类别有6000个训练样例和1000个测试样例。图像是灰度图像，分辨率为28 x 28像素。 Fashion-MNIST旨在成为实验室和机器学习竞赛的基准数据集，作为对MNIST数据集的替代。它可以用于图像分类任务，例如服装商店中的服装分类。

相关问题

fashion-mnist dataset

Fashion-MNIST数据集是一个常用的机器学习数据集，主要用来进行图像分类任务。这个数据集包含了10个类别的服装图像，每个类别有6000张灰度图像，共60000张图像。每张图像的尺寸为28x28像素。

Fashion-MNIST数据集的目的是替代原先常用的手写数字MNIST数据集，用以评估图像分类算法的性能。相对于MNIST数据集，Fashion-MNIST更贴近现实生活中的问题，因为图像的内容更加多样化。

Fashion-MNIST数据集包含以下10个类别的服装图像：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。每个类别的图像都经过了预处理，使其尺寸一致，且背景为黑色。

使用Fashion-MNIST数据集，我们可以训练和评估各种图像分类算法。对于每张输入图像，我们可以应用各种特征提取和分类算法，以识别图像所属的服装类别。这个数据集很适合用于学习深度学习和计算机视觉领域的相关算法。

总之，Fashion-MNIST数据集是一个用于图像分类任务的常用数据集，具有10个类别的服装图像，适用于评估各种图像分类算法的性能。使用这个数据集，我们可以学习和应用各种机器学习和深度学习算法，提高对服装图像的识别能力。

matlab获取fashion-mnist

要在MATLAB中获取Fashion-MNIST数据集，你可以使用以下步骤：

1. 首先，需要从Fashion-MNIST的官方网站下载数据集。你可以在此链接中找到数据集：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist#datasets。

2. 下载完数据集后，你需要将其解压缩并将文件保存到本地文件夹中。

3. 接下来，在MATLAB中打开一个新的脚本，使用load函数读取数据集。例如，如果你将数据集保存在D:\Data\fashion-mnist文件夹中，则可以使用以下代码加载数据集：

train_images = loadMNISTImages('D:\Data\fashion-mnist\train-images-idx3-ubyte');
train_labels = loadMNISTLabels('D:\Data\fashion-mnist\train-labels-idx1-ubyte');
test_images = loadMNISTImages('D:\Data\fashion-mnist\t10k-images-idx3-ubyte');
test_labels = loadMNISTLabels('D:\Data\fashion-mnist\t10k-labels-idx1-ubyte');

这将加载训练图像、训练标签、测试图像和测试标签数据。

4. 最后，你可以使用imshow函数在MATLAB中显示图像。例如，以下代码将显示训练集中第一张图像：

imshow(reshape(train_images(:, 1), [28, 28]))

这是一个基本的获取Fashion-MNIST数据集的方法。你可以根据需要对其进行修改和扩展。