官方两大样例数据集 1、mnist数据集，就是手写数字； 2、fashion-mnist数据集，就是时尚商品。

训练数据图片train-images-idx3-ubyte 训练数据标签train-labels-idx1-ubyte 测试数据图片t10k-images-idx3-ubyte 测试数据标签t10k-labels-idx1-ubyte

Fashion-MNIST 数据集，是Kaggle上热门的数据集，放在代码MNIST_data子目录可直接使用在Keras的数据集加载的函数中。

是我大作业的代码了哈哈，要是需要带注释的可以私聊哈哈 代码使用方法： 1. 读取数据集 2. 初始化模型参数（选择哪个模型就初始化哪个） 3.定义激活函数（只有选择带隐含层的模型才需要激活函数） 4.防止过拟合（只有选择带隐含层的模型才需要防止过拟合，不过因为下面我们用的权重衰减在训练是也有定义，所以我们需要也给它加个定义） 5.定义模型（选择哪个模型就定义哪个） 6.定义损失函数 7. 定义优化函数 8.训练模型（训练结束可进行绘图） 9. 进行预测 可变参数： 1.选择模型（三种模型，可选用） 2.激活函数（两种） 3.防止过拟合（两种方法，可选用也可都用） 权重衰减（通过lambd 来调整， lambd = 0 即不使用此方法） 丢弃法（通过定义模型时选择） 4.损失函数（咱们的代码只用了一种） 5.优化方法（咱们的代码只用了一种） 6.训练模型（迭代周期数num_epochs和学习率lr可调） 7.定义数据集时小批量的大小

Fashion-MNIST图像数据集是由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。 之前用Pycharm下载总是很忙且容易出错，后来发现可以下载后直接加载，很方便

fashion-MNIST数据集源文件，四个压缩包

fashion-MNIST数据集的加载方法与MNIST数据集类似。2017年8月27日，Fashion-MNIST图片库在GitHub上开源，MNIST的时代宣告终结。fashion_mnist数据集的训练难度比MNIST大得多，但是也有意义去学习。

针对于MXNet框架 fashion-mnist数据集 mnist_train = gl.data.vision.FashionMNIST(root="fashion-mnist/",train=True) mnist_test = gl.data.vision.FashionMNIST(root="fashion-mnist/",train=False)

fashion-mnist数据集和论文

FashionMNIST数据集的png格式 将FashionMNIST数据集整理为训练集和测试集文件夹，训练集和测试集里各含名称为0-9的10个文件夹，共60000张训练集，10000张测试集，图片格式png FashionMNIST 是一个替代 MNIST 手写数字集[1] 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。