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Fashion-MNIST学习资料汇总 - 替代MNIST的时尚产品图像数据集

RayRay
Fashion-MNIST机器学习数据集Zalando神经网络Github开源项目

Fashion-MNIST简介

Fashion-MNIST是由Zalando开源的一个图像数据集,包含70,000张28x28像素的灰度图片,共10个类别。其中训练集60,000张,测试集10,000张。Fashion-MNIST的目的是为了替代经典的MNIST手写数字数据集,成为机器学习算法的新基准测试集。

Fashion-MNIST具有以下特点:

  • 与MNIST格式完全相同,可以直接替换MNIST使用
  • 包含10个时尚产品类别,比手写数字更有挑战性
  • 保持了MNIST的简洁性,适合快速实验和测试算法

数据集下载

可以通过以下方式获取Fashion-MNIST数据集:

  1. 直接下载:

  2. 克隆GitHub仓库:

    git clone git@github.com:zalandoresearch/fashion-mnist.git

  3. 使用各种机器学习库提供的API直接加载(见下文)

使用方法

Fashion-MNIST可以像使用MNIST一样直接使用,主流深度学习框架都已内置支持:

TensorFlow/Keras

from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()

PyTorch

from torchvision.datasets import FashionMNIST
trainset = FashionMNIST(root='./data', train=True, download=True)
testset = FashionMNIST(root='./data', train=False, download=True)

其他支持的库

  • scikit-learn
  • Keras
  • TensorFlow
  • Apache MXNet
  • Kaggle
  • Torch
  • JuliaML
  • Chainer

基准测试

Fashion-MNIST官方提供了一个基于scikit-learn的自动化基准测试系统,涵盖了129种传统机器学习分类器。

此外,社区也贡献了大量基于各种深度学习模型的基准测试结果,目前最佳测试精度为96.7%(使用WRN-28-10模型)。

可视化

Fashion-MNIST数据集的可视化效果:

Fashion-MNIST 样本

t-SNE降维可视化对比:

t-SNE on Fashion-MNIST (left) vs. MNIST (right)

相关资源

总结

Fashion-MNIST作为MNIST的替代品,为机器学习研究者和从业者提供了一个更具挑战性的基准数据集。本文介绍了Fashion-MNIST的基本信息、获取方式、使用方法和相关资源,希望能帮助读者快速上手使用这个数据集。欢迎探索Fashion-MNIST,挑战你的机器学习算法!

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