Fashion-MNIST是Zalando文章图像的数据集 - 由60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集组成。每个示例都是28x28灰度图像，与10个类别的标签相关联。Zalando打算将Fashion-MNIST作为原始MNIST数据集的直接替代品，用于对机器学习算法进行基准测试。它具有相同的图像大小和训练和测试分割的结构。
原始的MNIST数据集包含许多手写数字。AI / ML / Data Science社区的成员喜欢这个数据集并将其用作验证算法的基准。事实上，MNIST通常是研究人员尝试的第一个数据集。他们说：“如果它不适用于MNIST，它根本不起作用”。“好吧，如果它对MNIST有效，它可能仍然会失败。”
Zalando寻求替换原始的MNIST数据集
内容
每个图像的高度为28个像素，宽度为28个像素，总共为784个像素。每个像素具有与其相关联的单个像素值，指示该像素的亮度或暗度，较高的数字意味着较暗。该像素值是0到255之间的整数。训练和测试数据集有785列。第一列由类标签组成（见上文），代表服装品。其余列包含关联图像的像素值。
- 为了在图像上定位像素，假设我们已将x分解为x = i * 28 + j，其中i和j是0到27之间的整数。像素位于28 x 28矩阵的第i行和第j列上。
- 例如，pixel31表示从左边开始的第四列中的像素，以及从顶部开始的第二行，如下面的ascii图中所示。
标签
每个培训和测试示例都分配给以下标签之一：
- 0 T恤/上衣
- 1裤子
- 套头衫
- 3连衣裙
- 4外套
- 5凉鞋
- 6件衬衫
- 7运动鞋
- 8袋
- 9踝靴
TL; DR
- 每行都是一个单独的图像
- 第1列是类标签。
- 剩下的列是像素数（总共784个）。
- 每个值都是像素的暗度（1到255）
致谢
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使用以下脚本将数据集转换为CSV：https：//pjreddie.com/projects/mnist-in-csv/
执照
麻省理工学院许可证（MIT）版权所有©[2017] Zalando SE
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