Fashion-MNIST: a Novel Image Dataset for Benchmarking Machine Learning Algorithms

MNIST数据库 标杆管理 人工智能 灰度 计算机科学 集合(抽象数据类型) 试验装置 模式识别(心理学) 图像(数学) 机器学习 算法 深度学习 业务 营销 程序设计语言
作者
Xiao Han,Kashif Rasul,Roland Vollgraf
出处
期刊:Cornell University - arXiv 被引量:4369
标识
DOI:10.48550/arxiv.1708.07747
摘要

We present Fashion-MNIST, a new dataset comprising of 28x28 grayscale images of 70,000 fashion products from 10 categories, with 7,000 images per category. The training set has 60,000 images and the test set has 10,000 images. Fashion-MNIST is intended to serve as a direct drop-in replacement for the original MNIST dataset for benchmarking machine learning algorithms, as it shares the same image size, data format and the structure of training and testing splits. The dataset is freely available at https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist

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