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本文介绍使用卷积神经网络（CNN）进行Fashion-MNIST图像识别，涵盖数据集准备、模型构建、训练及验证过程。项目演示链接提供，附完整代码数据。
项目演示：https://www.bilibili.com/video/BV1nP411o7Yz/?spm_id_from=333.999.0.0
附完整代码数据
Fashion-MNIST是一个用来进行机器学习和深度学习的测试数据集，它由类似于MNIST的手写数字图像数据集演变而来，但是每一张图像都代表了10类服装类型之一，包括T恤、裤子、套衫、连衣裙、外套、凉鞋、衬衫、运动鞋、包和靴子。
基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图像识别，通常指的是使用卷积神经网络来对Fashion-MNIST数据集中的图像进行分类。在这种情况下，我们需要训练一个卷积神经网络模型，让它能够根据图像的特征来预测图像所属的类别。
为了实现这个目标，我们需要以下步骤：
1.准备Fashion-MNIST数据集，包括训练集、验证集和测试集。
2.构建一个卷积神经网络模型，包括两个卷积
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