替代 MNIST 手写数字集的图像数据集 Fashion-MNIST

• 授权协议: MIT
• 开发语言: Python
• 操作系统: 跨平台
• 软件首页: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist
• 软件文档: h/fashion-mnist/blob/master/README.zh-CN.md
• 官方下载: https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

软件介绍

FashionMNIST是一个替代 MNIST 手写数字集的图像数据集。 它是由 Zalando（一家德国的时尚科技公司）旗下的研究部门提供。其涵盖了来自 10 种类别的共 7 万个不同商品的正面图片。FashionMNIST 的大小、格式和训练集/测试集划分与原始的 MNIST 完全一致。60000/10000 的训练测试数据划分，28x28 的灰度图片。你可以直接用它来测试你的机器学习和深度学习算法性能，且不需要改动任何的代码。

这个数据集的样子大致如下（每个类别占三行）：

为什么要做这个数据集？

经典的 MNIST 数据集包含了大量的手写数字。十几年来，来自机器学习、机器视觉、人工智能、深度学习领域的研究员们把这个数据集作为衡量算法的基准之一。你会在很多的会议，期刊的论文中发现这个数据集的身影。实际上，MNIST 数据集已经成为算法作者的必测的数据集之一。有人曾调侃道："如果一个算法在 MNIST 不 work , 那么它就根本没法用；而如果它在 MNIST 上 work , 它在其他数据上也可能不 work ！"

Fashion-MNIST 的目的是要成为 MNIST 数据集的一个直接替代品。作为算法作者，你不需要修改任何的代码，就可以直接使用这个数据集。Fashion-MNIST 的图片大小，训练、测试样本数及类别数与经典 MNIST 完全相同。

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