基于卷积神经网络的Fashion MNIST图像识别

Fashion MNIST是一个用来进行机器学习和深度学习的测试数据集它由类似于MNIST的手写数字图像数据集演变而来但是每一张图像都代表了10类服装类型之一包括T恤裤子套衫连衣裙外套凉鞋衬衫运动鞋包和靴子.基于卷积神经网络的Fashion MNIST图像识别通常指的是使用卷积神经网络来对Fashion MNIST数据集中的图像进行分类.在这种情况下我们需要训练一个卷积神经网络模型让它能够根据图像的特征来预测图像所属的类别.为了实现这个目标我们需要以下步骤1.准备Fashion MNIST数据集包括训练集验证集和测试集.2.构建一个卷积神经网络模型包括两个卷积层和全连接层.3.使用训练集对模型进行训练通过反向传播算法来更新模型参数.4.使用验证集对训练好的模型进行评估并通过可视化工具来观察模型的训练曲线和验证曲线.