时尚MNIST服饰图像分类训练与测试数据集

时尚MNIST服饰图像分类训练与测试数据集 数据来源：互联网公开数据 标签：图像识别,机器学习,深度学习,MNIST,服饰,分类,数据集,计算机视觉,教育 数据概述： 该数据集是为信息科学专业学校四年级学生，在2017年后期“深度学习入门”课程的课堂竞赛“Fashion MNIST”挑战赛而创建的。Fashion MNIST数据集是MNIST手写数字数据集的替代品，包含10个类别的服饰图像，每张图像为28x28像素的灰度图。数据集分为训练集和测试集，训练集包含60,000张图像，测试集包含10,000张图像。每个图像都与一个标签相关联，代表其所属的服饰类别。

数据用途概述： 该数据集主要用于图像识别、机器学习和深度学习领域的教学和研究。特别适用于图像分类任务的实践，可以帮助学生和研究人员熟悉和测试各种图像分类算法，例如卷积神经网络（CNN）。数据集的结构简单，易于上手，适合作为入门级的机器学习项目，也方便进行算法的快速原型设计和评估。此外，该数据集也常用于比较不同模型的性能，以及验证新的算法和技术。