新しいデータセットを追加してみます。モノクロ28×28、10クラスのファッション画像が、学習データ60,000枚、評価データ10,000枚あるものです。データ構造で完全互換性がある。3)あまりにも出回り過ぎたMnistと比べて新鮮味がある。女房とデータセットは新しい方が良いとよく言います(笑)。追加すると、刺激があって良いのではないでしょうか。インストールが必要ですので、まだの方は、ここを参考にインストールして下さい。Webからダウンロードして来たファイルを解凍するだけでは画像になりません。記録されているデータをプログラムで処理して画像を取り出す必要があります。いうプログラムを流用します。以下に、その手順を書きます。データセットをフォルダーごと、何処かに移動しておきます。コピーして来て入れます。指定をしている部分です。変更して、保存します。すると、こんな形になります。プログラムの入ったフォルダーに移動します。表示されれば、データセットの作成が完了です。MNISTフォルダーの中を見てみます。データセットになっています。変更し、CSVファイル名の先頭に、fashion_を追加します。フォルダーを元に戻します。データセットを順次登録して行けば完了です。使って、バッチ64、エポック10で実行します。コスト、学習ロス、評価ロスのグラフです。1989年に論文で発表された古典的なネットワークなのに、それで精度が99%超えをしてしまうと、その後の革新は残り1%未満の極狭い世界でしか表せません。簡単すぎない?という主張は、なるほどと思ったりもします。fashion_mnist_test.csv(評価ファイル)を使って、同じくバッチ64、エポック10でやってみます。コスト、学習ロス、評価ロスのグラフです。コスト、学習ロスはさっきよりは下がりませんね。精度は89.9%ということで、適度に難しいという感じです。as...でファイルに書き出し、全体を見てみましょう。開いて、ポイントだけ色付けするとこんな感じ。「黄色」は特に精度が低かったもので、「朱色」は何に間違えたかのトップ3です。label=2(セーター)です。実際に画像を実際に見てみると、なるほど、確かにこの4つはかなり似通っていますね。セーターとコートなんか、人間が識別しようと思っても結構むずかしそうです(笑)。新鮮味もありますし、精度計測のベンチマークとしても、結構使えるのではないでしょうか。いう、4と9を識別するデータセットがありますが、これは使えません。4に該当するのが「コート」で、9に該当するのが「ブーツ」なんです。この識別は簡単過ぎますよね。クラス分類してみたら、なんと精度100%でした。場合の2値分類は、先程出て来た、label=0(Tシャツ)、label=2(セーター)、label=4(コート)、label=6(シャツ)あたりから選ぶのが良いのではないかと思います。PMディープラーニングの知識はなかったのですが、興味がありこのブログにたどり着きました。このブログを見ているとどういうことができるかわかってきました。過去のデータを見て未来を予測する。AMたかひろさんへコメントありがとうございます。言って頂けると嬉しいです。これからもワクワクする様なブログが書けるように頑張りたいと思います。ディープラーニングが初めての方でも、簡単に動かしてみることが出来ますので、お勧めです。PMこんにちは、チュートリアルありがとうございます。今、ちょうどファションMNISTをインストールしているところなんですけどエラーがでて来ました。ファイルのリンクの部分だけ変更しました。元のファイルを全部別のフォルダに入れました。こちらのエラーをどうやって直したらいいですか?私はコーディング書くのは下手です。