2.1.2 数据：Fashion MNIST

学习和基准算法的基础数据集之一是来自Yann LeCun、Corinna Cortes和Christopher Burges修改后的国家标准与技术研究所（MNIST）数据库。该数据集由70000个手写数字（从0到9）的图像组成。图像为28×28灰度。

Fashion MNIST（https://oreil.ly/GmmUB）被设计为具有相同记录数、相同图像尺寸和相同类别的MNIST的直接替代品——因此，不是数字0～9的图像，Fashion MNIST包含10种不同类型服装的图像。

你可以在图2-9中看到数据集内容的示例。在这里，三行专用于每种服装类型。

图2-9：Fashion MNIST数据集

其中有各种各样的衣服，包括衬衫、裤子、连衣裙和许多类型的鞋子！你可能会注意到，它是灰度的，因此每张图片都由一定数量的像素组成，其值介于0～255之间。这使得数据集更易于管理。

你可以从图2-10的数据集中看到特定图像的特写。

图2-10：Fashion MNIST数据集中的图像特写

与任何图像一样，它也是一个矩形的像素网格。在这种情况下，网格大小为28×28，并且每个像素都是一个介于0～255之间的值，如前所述。