Fashion-MNIST是一个经典的图像分类数据集,由Zalando Research创建。该数据集包含了10个类别的灰度图像,每个类别有6000个训练样本和1000个测试样本,共计70000张图像。这些图像展示了各种服装物品,包括T恤、裤子、套头衫、连衣裙、运动鞋、高跟鞋、外套、踝靴、背包和手提包。 Fashion-MNIST数据集是作为MNIST数据集的替代品而创建的,因为在MNIST数据集被广泛使用后,人们逐渐发现需要更具挑战性的图像数据集来评估新的算法和模型。Fashion-MNIST数据集的成为了一个流行的基准数据集,用于测试图像分类算法的效果。 ------超过70,000张图像可以提供更多的训练和测试数据,以及更好的泛化能力。 ------每个图像的大小为28x28像素,使得训练和测试速度更快,同时也降低了模型过拟合的风险。 ------数据集包含多种类别的衣物图像,可用于训练多分类模型。
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