用BP网络实现FashionMNIST分类步骤

以下是使用BP神经网络实现FashionMNIST分类的一般步骤：

1.导入数据集：从Keras库中导入FashionMNIST数据集。

2.数据预处理：将图像数据归一化并将标签数据转换为one-hot编码。

3.模型构建：使用Keras库中的Sequential模型创建BP神经网络模型。添加一个输入层、一个或多个隐藏层和一个输出层。

4.模型编译：使用Keras库中的compile()函数对模型进行编译。指定损失函数、优化器和评估指标。

5.模型训练：使用Keras库中的fit()函数训练模型。指定训练数据、批次大小、迭代次数等参数。

6.模型评估：使用Keras库中的evaluate()函数评估模型的性能。

7.模型预测：使用Keras库中的predict()函数对新数据进行预测。

8.模型保存：使用Keras库中的save()函数将训练好的模型保存到本地。

9.模型加载：使用Keras库中的load_model()函数加载已保存的模型。

通过以上步骤，可以利用BP神经网络对FashionMNIST数据集进行分类。