基于卷积神经网络的Fashion-MNIST图像识别

简介

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。

解决思路

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，包括两个卷积层和全连接层。

3. 使用训练集对模型进行训练，通过反向传播算法来更新模型参数。