基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图像识别
资源描述
本仓库提供了一个基于卷积神经网络（CNN）的Fashion-MNIST图像识别资源文件。Fashion-MNIST是一个广泛用于机器学习和深度学习领域的测试数据集，它由类似于MNIST的手写数字图像数据集演变而来。与MNIST不同的是，Fashion-MNIST中的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
- 靴子
资源内容
该资源文件包含了以下内容：
- 数据集：Fashion-MNIST数据集，包括训练集和测试集。
- 模型代码：基于卷积神经网络的图像识别模型代码，使用Python编写。
- 训练脚本：用于训练模型的脚本，支持自定义超参数。
- 评估脚本：用于评估模型性能的脚本，输出准确率等指标。
- 预训练模型：已经训练好的模型文件，可以直接用于预测。
使用说明
- 数据集加载：使用提供的脚本加载Fashion-MNIST数据集。
- 模型训练：运行训练脚本，根据需要调整超参数，训练模型。
- 模型评估：使用评估脚本对训练好的模型进行性能评估。
- 模型预测：加载预训练模型，对新图像进行分类预测。
依赖环境
- Python 3.x
- TensorFlow 或 PyTorch
- NumPy
- Matplotlib（用于可视化）
贡献
欢迎对本仓库进行贡献，包括但不限于：
- 改进模型性能
- 优化代码结构
- 增加新的功能
- 修复已知问题
请提交Pull Request，我们会尽快审核并合并。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。