Fashion Mnist多分类AI项目：3个任务详解与Python代码

资源摘要信息:"本资源包含了关于人工智能中使用Fashion Mnist数据集进行多分类任务的三个Python任务及相关文档说明。Fashion Mnist数据集是一个包含了70000张28x28像素的灰度图像，这些图像代表了10种不同类别的服饰，包括T恤、裤子、套衫等，与传统的Mnist手写数字数据集相似，但包含更复杂多变的形状和更多的类目。本资源中的三个任务均使用Python编写，并涵盖了模型搭建、训练和评估的关键步骤。 任务一：建立一个深度神经网络模型，要求包含两个隐层。第一隐层拥有256个神经元，使用glorot_normal方法初始化权重，激活函数选择tanh。第二隐层拥有128个神经元，同样使用glorot_normal方法初始化权重，并且激活函数也是tanh。完成模型搭建后，将进行模型的训练并使用测试集评估模型性能。 任务二：文档说明部分详细解释了如何运行代码，并指出代码文件名为homework-fashion-mnist.ipynb。对于那些初次尝试运行代码的用户，作者提供了私聊沟通和远程教学的支持。 任务三：资源还提到了项目代码经过了测试，保证了运行成功，适合多种场景使用。该项目代码适合计算机相关专业的在校学生、教师、企业员工，以及对于编程初学者，提供了一个很好的学习和进阶平台。对于那些基础较好的用户，本项目代码也可作为改进和扩展的起点，以实现更多功能。 文件夹名称“first-week-assignment-master”可能指向了项目文件的存储位置，表明本项目可能是作为一个周作业或周任务提交的成果，且其在学术评审中得到了高分，平均分数达到96分。 整个资源包含了大量的信息，不仅对初学者友好，也为专业用户提供了足够的空间进行深入研究和开发。" 知识点: 1. 人工智能：人工智能是指使机器或软件模拟人类智能行为，包括学习、推理、问题解决等领域的技术。 2. Fashion Mnist数据集：一个用于机器学习的图像识别数据集，它是一个替代传统的Mnist数据集的基准测试数据集，用于训练各种图像处理系统。数据集由10个类别的70000张灰度图像组成，每个类包含7000张图像。 3. 多分类任务：多分类任务是指机器学习模型需要将输入数据分配到两个以上的类别中的任务。在这个案例中，任务是识别服饰图片的类别。 4. Python：一种广泛用于数据分析、人工智能、机器学习和软件开发的高级编程语言。 5. 深度神经网络模型：一种具有多层（至少三层，包括输入层、隐藏层和输出层）的人工神经网络模型，它可以处理非线性复杂模式。 6. 神经元和权重：在神经网络中，神经元代表了一个简单的数学函数，而权重则表示神经元之间连接的强度。 7. 初始化方法：在训练神经网络时，初始化权重的一个重要方法。合适的权重初始化可以加速训练过程，防止神经元输出值过大或过小。 8. 激活函数：在神经网络中，激活函数用于增加非线性因素，使得模型可以学习和执行复杂的任务。 9. 模型训练：通过使用大量的训练样本来调整神经网络中的权重，使得模型能够在未知数据上进行预测。 10. 测试集评估：使用测试集来评估训练好的模型的性能，测试集是从未在训练过程中使用过的数据。 11. 毕设、课程设计、作业：这些是高等教育中常见的实践任务，用于帮助学生巩固和应用他们学到的知识。 12. 远程教学：远程教学指的是通过互联网提供教学支持和资源，而不必在同一个地点或教室。 13. 开源代码：代码公开供他人使用和修改，本资源中的代码被描述为经过测试和验证，适合其他用户学习和使用。 14. 项目源码：项目源码是指完成特定项目功能的所有源代码，这里的源码为个人毕设项目提供了一个基础的实现框架。 15. 运行成功：表明代码在测试和验证阶段没有出现错误，可以正常工作并满足设计要求。