Classificação de FashionMNIST
FashionMNIST é um conjunto de dados de pequenas imagens com legendas de itens relacionados a moda, uma versão mais complexa do banco de dados de dígitos manuscritos MNIST amplamente utilizado. Este exemplo mostra como treinar o LeNet nesse conjunto de dados para classificar as imagens nas 10 categorias disponíveis.
Obtenha os dados necessários do Wolfram Data Repository.
Esta é uma amostra aleatória do conjunto de dados.
Treine um modelo pequeno para classificar as imagens, usando 10% dos dados como um conjunto de validação.
Use o conjunto de dados de teste para calcular a precisão do classificador final.
Visualize a matriz de confusão do classificador.
Visualize a média da curva característica de operação do receptor (em inglês ROC) para cada classe. Esse gráfico mostra a relação entre a taxa de positivos verdadeiros (ou recall) e a taxa de positivos falsos (ou fallout) em um classificador binário.
Calcule a ROC média em todas as classes.
Use FeatureSpacePlot3D com as características extraídas pela rede para criar uma visualização 3D para o conteúdo do conjunto de dados.
