Fashion-MNIST数据集下载指南

它是由Zalando公司提出的一个替代传统MNIST手写数字数据集的开源数据集，其目的是提供一个更具有挑战性的基准数据集，以帮助研究者在处理现实世界数据时提高算法性能。 fashion-mnist数据集包含70,000张灰度图像，这些图像被分为10个类别，每个类别包含7,000张图像。这10个类别分别是：T-shirt/top（T恤/上衣）、Trouser（裤子）、Pullover（套头衫）、Dress（连衣裙）、Coat（外套）、Sandal（凉鞋）、Shirt（衬衫）、Sneaker（运动鞋）、Bag（包）和Ankle boot（短靴）。每张图像的尺寸为28x28像素，并且已经被中心化处理，以去除边缘背景。 与原始的MNIST数据集相比，fashion-mnist数据集中的图像更具有现实世界的复杂性和多样性，包括各种不同的样式、线条、阴影和纹理，这些特性使得它对于机器学习算法的分类能力是一个更好的测试。 数据集的组织形式为一个包含两个子文件夹的文件夹，一个子文件夹为训练集（train），另一个为测试集（test）。在每个子文件夹中，又有10个子文件夹，分别对应上述的10个类别。图像文件为28x28像素的灰度图，格式为PNG。 该数据集特别适合于初学者，因为它覆盖了机器学习模型训练的基本步骤，包括数据预处理、模型设计、训练与评估。除了图像数据之外，fashion-mnist数据集还提供了标签数据，即每个图像对应的一个标签，表示图像的类别。 访问GitHub不方便的同学可以使下载使用。这通常意味着数据集提供了其他方式的下载途径，以方便世界各地的研究者和学习者获取该数据集。例如，可能会有镜像站点、其他代码托管平台或者直接的HTTP下载链接。 fashion-mnist数据集已经成为许多深度学习框架和机器学习库中的一个典型示例数据集，如TensorFlow、Keras、PyTorch等，这表明其在学术界和工业界的广泛认可。此外，它也经常被用于教育和培训项目中，作为教学机器学习算法和深度学习模型的实践案例。"