针对于MXNet框架 fashion-mnist数据集 mnist_train = gl.data.vision.FashionMNIST(root="fashion-mnist/",train=True) mnist_test = gl.data.vision.FashionMNIST(root="fashion-mnist/",train=False)

开源数据集Fashion Mnist的JPG格式图片的压缩包，包含了60000张训练图片和10000张测试图片。githubl链接：https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

深度学习常用数据集之一，fashion-mnist数据集，可看成是mnist数据集的升级版，数据的属性和mnist数据集一样（测试集和训练集的样本数）

三种机器学习方法和使用CNN训练FashionMNIST的性能比较，三种机器学习方法分别为:随机森林、KNN、朴素贝叶斯。 包含完整代码和测试文档

fashion-mnist数据集和论文

FashionMNIST数据集的png格式 将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式png FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集[1] 的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。 FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。

Fashion-MNIST数据集，

fashion-mnist深度学习数据集用来做练手最佳，而且是Kaggle上最近mnist系列的数据集，数据集的图像大小和类别与mnist数据一样，非常适合拿来做扩展运用。