服装分类助手项目
项目简介
本项目名为“服装分类助手”，旨在通过机器学习模型实现网页端服装类别的精准识别。项目采用了卷积神经网络（CNN）技术，并在Fashion-MNIST数据集上进行了模型训练和改进。通过该项目的实现，用户可以上传服装图片，系统将自动识别并分类图片中的服装类型，如衬衫、裙子、裤子等。
项目内容
本压缩包中包含了以下内容：
- 数据集：Fashion-MNIST数据集，用于模型训练和测试。
- 代码实现：卷积神经网络的代码实现，包括模型构建、训练和预测部分。
使用说明
1. 准备图片
用户需要自行准备要上传到网页进行识别分类的图片。图片应为服装类别的图像，以便模型能够准确识别。
2. 计算正确率和错误率
用户需要通过编写代码，计算出真实标签和预测标签之间的正确率和错误率。这部分代码可以参考项目中提供的代码实现，并根据实际需求进行调整。
技术细节
卷积神经网络
通过使用卷积神经网络进行服装分类，我们可以从一张商品图片中提取出关键特征，如颜色、纹理、形状等。这些特征能够帮助我们识别不同类型的服装。卷积层和池化层的堆叠可以使网络更好地捕捉图像中的局部模式和整体结构，并具备对尺度和平移变换的鲁棒性。
预训练模型与数据增强
在构建卷积神经网络的过程中，我们还可以通过引入预训练模型和数据增强技术来提高分类器的性能。预训练模型通常是在大规模图像数据集上训练得到的，并具备对于图像特征的良好抽取能力。而数据增强则可以通过对输入图像进行旋转、缩放、平移等变换，产生更多样化、丰富的训练数据，从而提升模型的泛化能力。
注意事项
- 请确保上传的图片为服装类别的图像，以便模型能够准确识别。
- 在计算正确率和错误率时，请根据实际需求调整代码。
通过本项目的实现，您将能够体验到卷积神经网络在服装分类中的强大能力，并进一步探索机器学习在实际应用中的潜力。