FashionMNISTの分類
FashionMNISTは小規模のラベル付きファッション画像のデータ集合であり,使われ過ぎのMNIST手書き数字データ集合のより困難な代替を意図したものである.この例ではこのデータ集合でLeNetを訓練し,画像を10個のカテゴリに分類する方法を示す.
Wolfram Data Repositoryから必要なデータを得る.
次はデータ集合のランダムなサンプルである.
小さいモデルを訓練して,画像を分類する.データの10%は検証集合として使う.
テストデータ集合を使って,最終的な分類器の確度を計算する.
分類器の混同行列を可視化する.
それぞれのクラスについて,平均の受信者操作特性(ROC)曲線を可視化する.このプロットは,二項分類器の真陽性(検出率)と偽陽性(副産物)の間の関係を示す.
クラスすべてに渡る平均のROCを計算する.
完全なWolfram言語入力を表示する
FeatureSpacePlot3Dでネットによって抽出された特徴を使って,データ集合の内容についての3D可視化を構築する.