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．
