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杨超越 / machinelearning_homework_1

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布树辉 提交于 2018-09-30 09:34 . Add homework 04

Report3 - 服装分类

内容:

  • 任务类型:多分类

  • 背景介绍: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):

    fashion-mnist.jpg

要求:

  1. 构建深度神经网络,完成多分类
  2. 编写爬虫程序,到taobao等网站抓取一些衣服、鞋子的图片,并利用训练好的模型进行分类
  3. 对于未属于训练数据集中的商品类别,考虑使用何种方法能够判断出类别为不支持的类别
  4. 评估自己抓取图像的分类精度
  5. 分析结果的效果,综合考虑各种方法,改进方法,并提交结果
  6. 按照report_template.ipynb撰写自己的报告

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