CNN 없이 이미지 분류하기 _Fashion MNIST

이번 학습에서는 CNN을 사용하지 않고 Fashion MNIST 분류 모델을 만듭니다.

즉 다층 퍼셉트론인 MLP로만 분류하여 성능을 확인합니다. 

 

1. Fashion MNIST 데이터 EDA

패션 의류 제품 이미지를 10개의 항목으로 분류해 놓았습니다.

총 70,000 개의 이미지로 60,000개의 training data 세트와 10,000 개의 test data 세트로 구성되어 있습니다.

 

각 이미지는 width x height 가 28 x 28개의 픽셀로 이루어진 낮은 해상도의 회색조 이미지입니다.

각 픽셀은 0(검은색) ~ 255(흰색) 사이의 값을 가집니다.

 

10개의 label은 다음과 같습니다.

 

0: 티셔츠/탑

1: 바지

2: 풀오버 (스웨터 일종)

3: 드레스

4: 코트

5: 샌들

6: 셔츠

7: 스니커즈

8: 가방

9: 앵클부츠

 

자세한 설명과 코드는 코드를 참고해주세요 

https://github.com/HyeJeongIm/AI_HUB_yangjae/blob/main/week01/image/0708_Fashion_MNIST_v1.ipynb