2.1.2 數據：Fashion MNIST

學習和基準算法的基礎數據集之一是來自Yann LeCun、Corinna Cortes和Christopher Burges修改后的國家標準與技術研究所（MNIST）數據庫。該數據集由70000個手寫數字（從0到9）的圖像組成。圖像為28×28灰度。

Fashion MNIST（https://oreil.ly/GmmUB）被設計為具有相同記錄數、相同圖像尺寸和相同類別的MNIST的直接替代品——因此，不是數字0～9的圖像，Fashion MNIST包含10種不同類型服裝的圖像。

你可以在圖2-9中看到數據集內容的示例。在這里，三行專用于每種服裝類型。

圖2-9：Fashion MNIST數據集

其中有各種各樣的衣服，包括襯衫、褲子、連衣裙和許多類型的鞋子！你可能會注意到，它是灰度的，因此每張圖片都由一定數量的像素組成，其值介于0～255之間。這使得數據集更易于管理。

你可以從圖2-10的數據集中看到特定圖像的特寫。

圖2-10：Fashion MNIST數據集中的圖像特寫

與任何圖像一樣，它也是一個矩形的像素網格。在這種情況下，網格大小為28×28，并且每個像素都是一個介于0～255之間的值，如前所述。