Clasificación de FashionMNIST
FashionMNIST es un conjunto de datos de pequeñas imágenes de moda etiquetadas, concebido como un reemplazo más difícil para el sobreutilizado conjunto de datos de dígitos escritos a mano MNIST. Este ejemplo muestra cómo entrenar LeNet en este conjunto de datos para clasificar imágenes a las 10 categorías disponibles.
Obtenga los datos necesarios en Wolfram Data Repository.
Esta es una muestra aleatoria del conjunto de datos.
Entrene a un modelo pequeño para clasificar las imágenes, utilizando el 10% de los datos como un conjunto de validación.
Use el conjunto de datos de prueba para calcular la precisión del clasificador final.
Visualice la matriz de confusión del clasificador.
Visualice la curva de las características de funcionamiento promedio del receptor (ROC) para cada clase. Este gráfico muestra la relación entre la tasa positiva verdadera (o recuperación) y la tasa positiva falsa (o caída) en un clasificador binario.
Calcule el promedio de ROC en todas las clases.
Use FeatureSpacePlot3D con las características extraídas por la red para construir una visualización en 3D para el contenido del conjunto de datos.
