18、时尚MNIST数据集的CNN模型测试与分析

时尚MNIST数据集的CNN模型测试与分析

1. 时尚MNIST数据集介绍

本次使用的时尚MNIST数据集与手写数字MNIST数据集类似，但它包含的是服装图像。该数据集有大约60,000张训练图像和10,000张测试图像，所有图像尺寸均为28x28，像素强度值在0到255之间。图像标签是0到9的整数，对应不同的服装类别，具体关系如下表所示：
| 标签 | 类别 |
| ---- | ---- |
| 0 | T恤/上衣 |
| 1 | 裤子 |
| 2 | 套头衫 |
| 3 | 连衣裙 |
| 4 | 外套 |
| 5 | 凉鞋 |
| 6 | 衬衫 |
| 7 | 运动鞋 |
| 8 | 包 |
| 9 | 短靴 |

可以使用以下代码加载该数据集：

from keras.datasets import fashion_mnist
(train_images, train_labels),(test_images, test_labels) = fashion_mnist.load_data()

为了后续绘图使用，需要存储类别名称：

class_names = ['T-shirt/top', 'Trouser', 'Pullover', 'Dress', 'Coat', 'Sandal', 'Shirt', 'Sneaker', 'Bag', 'Ankle boot']