MATLAB批量替换代码-Fashion-MNIST: 时尚爱好者指南

简介：
本项目提供使用MATLAB对Fashion-MNIST数据集进行批量代码替换的教程和示例，适合时尚爱好者探索机器学习应用。 MATLAB批量替换代码时尚MNIST目录Fashion-MNIST是一个商品图片数据集，包含60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集。每个示例都是一个28x28灰度图像，并与来自10个类别的标签相关联。我们打算将Fashion-MNIST用作原始机器学习数据集MNIST的直接替代品，以便对机器学习算法进行基准测试。它具有相同的图像大小以及训练和测试分割结构。 AI/ML/数据科学社区成员喜欢使用此数据集，并将其作为验证其算法性能的基准。实际上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们常说：“如果在MNIST上不起作用，那么该模型可能根本无法正常工作。”然而，“即使它能在MNIST上运行良好，在其他系统中也可能表现不佳。” 我们认真地考虑用Fashion-MNIST取代MNIST，并有以下几个理由：首先，MNIST过于简单，卷积网络可以在其上达到99.7%的准确率；其次，经典的机器学习算法也可以轻易实现高达97%的准确度。此外，由于过度使用的问题，许多研究人员已经不再将其作为基准测试的标准数据集。 因此，在进行机器学习研究时考虑使用Fashion-MNIST来替代MNIST会是一个更好的选择。