官方两大样例数据集
1、mnist数据集，就是手写数字；
2、fashion-mnist数据集，就是时尚商品。
2022-06-04 21:06:32
40.41MB
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时尚MNIST
简单的时尚配饰使用Tensorflow keras库中的Fashion MNIST数据集对预测进行建模。
安装和使用。
该项目使用pipenv进行依赖项管理。 您需要确保在系统上安装了pipenv 。
这是安装依赖项并开始使用的方法。
使用pipenv sync -d安装它
完成后，生成一个shell来运行文件： pipenv shell
完成后，您可以运行任何文件，并进行测试。
添加您自己的图像。
有时，要尝试对新图像进行predictions.py并使用predictions.py测试，则需要添加它们。 这是操作方法。
将图像添加到images文件夹中。
如果要测试它们，请转至src/predictions.py ，然后将其替换为您的图像名称。 看起来像这样： np.array([get_image("...") 。
由Sunrit Jana制造，<3
2022-05-04 18:06:23
2.39MB
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CNN-On-The-Cloud-
用于为Fashion MNIST数据集构建图像分类器的代码。 使用Keras库构建并在FloydHub云平台上接受培训。
您可以在签出相应的“中型”文章
您可以通过单击下面的按钮快速获得此代码并在云上运行。
2022-04-18 18:24:57
24KB
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An MNIST-like dataset of 70,000 28x28 labeled fashion images.
MNIST-like 的数据集，包含70,000张28x28标记的时尚图像。
fashion-mnist_test.csv
fashion-mnist_train.csv
Fashion MNIST_datasets.txt
Fashion MNIST_datasets.zip
2021-11-06 18:57:13
67.18MB
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训练数据图片train-images-idx3-ubyte
训练数据标签train-labels-idx1-ubyte
测试数据图片t10k-images-idx3-ubyte
测试数据标签t10k-labels-idx1-ubyte
2021-10-19 09:06:35
29.45MB
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Fashion-MNIST 数据集，是Kaggle上热门的数据集，放在代码MNIST_data子目录可直接使用在Keras的数据集加载的函数中。
2021-08-27 16:37:54
29.45MB
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是我大作业的代码了哈哈，要是需要带注释的可以私聊哈哈
代码使用方法：
1. 读取数据集
2. 初始化模型参数（选择哪个模型就初始化哪个）
3.定义激活函数（只有选择带隐含层的模型才需要激活函数）
4.防止过拟合（只有选择带隐含层的模型才需要防止过拟合，不过因为下面我们用的权重衰减在训练是也有定义，所以我们需要也给它加个定义）
5.定义模型（选择哪个模型就定义哪个）
6.定义损失函数
7. 定义优化函数
8.训练模型（训练结束可进行绘图）
9. 进行预测
可变参数：
1.选择模型（三种模型，可选用）
2.激活函数（两种）
3.防止过拟合（两种方法，可选用也可都用）
权重衰减（通过lambd 来调整， lambd = 0 即不使用此方法）
丢弃法（通过定义模型时选择）
4.损失函数（咱们的代码只用了一种）
5.优化方法（咱们的代码只用了一种）
6.训练模型（迭代周期数num_epochs和学习率lr可调）
7.定义数据集时小批量的大小
2021-08-24 09:23:16
66.51MB
Fashion-MNIST图像数据集是由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。
之前用Pycharm下载总是很忙且容易出错，后来发现可以下载后直接加载，很方便
2021-08-06 23:38:48
29.45MB
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