FashionMNIST 분류하기
FashionMNIST는 소규모의 라벨 부착 패션 이미지의 데이터 집합이며, 사용되는 MNIST의 손으로 쓴 숫자 데이터 집합의 더 어려운 대안을 의도한 것입니다. 이 예는 이 데이터 집합으로 LeNet을 훈련하고 이미지를 10 개의 카테고리로 분류하는 방법을 보여줍니다.
Wolfram Data Repository에서 필요한 데이터를 얻습니다.
다음은 데이터 집합의 임의의 샘플입니다.
작은 모델을 훈련하여 이미지를 분류하고 데이터의 10 %는 검증 집합으로 사용합니다.
테스트 데이터 집합을 사용하여 최종 분류기의 정확도를 계산합니다.
분류기의 혼동 행렬을 시각화합니다.
모든 클래스에 대한 평균 수신자 조작 특성(ROC) 곡선을 시각화합니다. 이 플롯은 이진 분류기의 진양성(검출율)과 위양성(거짓 양성) 사이의 관계를 나타냅니다.
클래스 모두에 걸쳐 평균 ROC를 계산합니다.
전체 Wolfram 언어 입력 표시하기
FeatureSpacePlot3D에서 인터넷에 의해 추출된 특징을 사용하여 데이터 집합 내용의 3D 시각화를 구축합니다.
