【亲测免费】 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：

1. T恤
2. 裤子
3. 套衫
4. 连衣裙
5. 外套
6. 凉鞋
7. 衬衫
8. 运动鞋
9. 包
10. 靴子

资源内容

该资源文件包含了以下内容：

1. 数据集：Fashion-MNIST数据集，包括训练集和测试集。
2. 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。
3. 训练脚本：用于训练模型的脚本，支持自定义超参数。
4. 评估脚本：用于评估模型性能的脚本，输出准确率等指标。
5. 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

1. 数据集加载：使用提供的脚本加载Fashion-MNIST数据集。
2. 模型训练：运行训练脚本，根据需要调整超参数，训练模型。
3. 模型评估：使用评估脚本对训练好的模型进行性能评估。
4. 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。