使用Tensorflow实现的Fashion MNIST服装图像分类实训报告

本实训项目旨在为学生介绍Tensorflow深度学习框架，以及使用该框架进行图像分类任务的基本知识和操作。在本项目中，我们使用Fashion MNIST数据集进行图像分类任务，该数据集包含10个不同类别的70,000张灰度图像，图像分辨率为28x28像素。我们在实训中分别完成了三个任务：Tensorflow基础操作、服装图像的分类和KerasTuner超参数调节。其中任务2是本项目的重点，我们使用60,000张图像进行网络训练，并使用10,000张图像进行准确率评估。在本项目中，我们保留了原有数据集中的专业术语，并增加了一些有助于提高搜索引擎排名的关键词，以提高项目的可见度和用户访问量。