Fashion MNIST 数据集

6.Fashion MNIST 数据集

MNIST 数据集是用于练习图像分类和图像识别的著名数据集，然而它有点被滥用了。如果你想要一个简单的数据集来练习图像分类，你可以试试 Fashion MNIST。它曾被《机器学习终极指南》拿来做图像分类示例。

本质上，这个数据集是 MNIST 数据集的变体，它与 MNIST 数据集具有相同的结构，也就是说它有一个 60,000 个样本的训练集和一个 10,000 个服装图像的测试集。所有图像都经过尺寸归一化和居中。图像的大小也固定为 28×28，这样预处理的图像数据被减到了最小水平。它也可作为某些框架（如 TensorFlow 或 PyTorch）的一部分使用。

6.1 数据集样本

我们加载数据，看看它是什么样的：

6.2 这个公共数据集适合解决什么问题？

它最适合图像分类和图像生成任务。你可以使用简单的卷积神经网络（CNN）来做尝试，或者使用生成对抗网络（GAN）使用它来生成图像。

6.3 有用的链接

从以下链接中可以找到关于这个数据集的更多信息：

• GitHub(https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist)
• Kaggle(https://www.kaggle.com/zalando-research/fashionmnist)