Classification de FashionMNIST
FashionMNIST est un petit jeu de données d'images avec des légendes d'éléments liés à la mode, une version plus complexe de la base de données manuscrite largement utilisée du MNIST. Cet exemple illustre comment entraîner LeNet sur ce jeu de données afin de classer les images dans les 10 catégories disponibles.
Récupérez les données nécessaires dans Wolfram Data Repository.
Il s'agit d'un échantillon aléatoire du jeu de données.
Entraînez un petit modèle pour classer les images, en utilisant 10 % des données en tant que données de validation.
Utilisez le jeu de données du test pour calculer la précision du classifieur final.
Visualisez la matrice de confusion du classifieur.
Visualisez la fonction d'efficacité moyenne du récepteur (courbe ROC) pour chaque classe. Ce graphique illustre la relation entre le taux de vrais positifs (sensibilité ou rappel) et le taux de faux positifs (taux d'échec ou de pertes) dans une classification binaire.
Calculez la courbe ROC moyenne pour toutes les classes.
Utilisez FeatureSpacePlot3D avec les caractéristiques extraites par le réseau pour créer une visualisation 3D du contenu du jeu de données.
