基于全连接神经网络的Fashion-MNIST图像分类实现（含源码）.zip
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简介：
本项目提供了使用全连接神经网络进行Fashion-MNIST数据集图像分类的Python代码和相关文档。包含模型训练、测试及可视化分析，适用于机器学习初学者研究与实践。
这段文字描述了一个大作业代码的使用方法及可变参数设置。以下是重写的版本：
代码使用步骤如下：
1. 读取数据集。
2. 初始化模型参数（根据需要选择相应的模型进行初始化）。
3. 定义激活函数（仅当选用带隐含层的模型时才需定义）。
4. 防止过拟合（同样，只有在选用了带隐含层的模型的情况下才考虑防止过拟合。不过由于我们在训练过程中使用了权重衰减方法，因此需要额外添加相关定义）。
5. 定义具体的模型架构（根据所选择的不同模型进行相应的定义）。
6. 选定损失函数类型。
7. 设定优化算法。
8. 训练模型，并在完成后可以绘制图表观察结果。
9. 使用训练好的模型来进行预测。
可调整的参数包括：
1. 模型的选择：提供了三种不同的选项供选择；
2. 激活函数的选择：有两类可供挑选；
3. 防止过拟合的方法选择（包含两种方法，可以单独使用也可以同时采用）；以及权重衰减和丢弃法的具体应用。
4. 定义损失函数的类型（代码中仅提供了一种选项）；
5. 优化器的选择（同样地，在本项目里只有一种可供选用）；
6. 训练模型时迭代次数num_epochs及学习率lr等参数可以自行调节；
7. 在定义数据集的过程中，还可以调整小批量训练的大小。
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