基于Fashion-MNIST数据集的TensorFlow服装图像分类实训报告

简介：
本实训报告基于Fashion-MNIST数据集，运用TensorFlow框架进行服装图像分类。通过模型训练与优化，实现高效准确的分类效果，为时尚行业智能应用提供技术支持。 本项目首先会向学生介绍Tensorflow及其深度学习的基本知识与代码操作技巧。接下来的任务是让学生进行图像分类的基础深度学习任务。 我们将使用Fashion MNIST数据集，该数据集中有70,000张灰度图，涵盖10个不同的衣物类别，每张图片的分辨率为28x28像素，并展示了单件衣服的不同样式。此数据集设计用于替代经典的MNIST手写数字图像识别任务（包含从0到9的手写数字），两个数据集格式相同且都适用于测试和验证机器学习算法的基本性能。 在本项目中，我们将用60,000张图片来训练模型，并使用剩余的10,000张图片评估模型对图像分类任务的学习效果。具体来说，我们设置了三个主要的任务： 任务一：掌握Tensorflow的基础操作。 任务二：基于服装图像进行分类练习。 任务三：利用KerasTuner调整超参数以优化神经网络性能。