FashionMNIST[17]はファッション商品の画像のデータセットです。
商品名は以下の10通りです。
Tshirt/top, Trouser, Pullover, Dress, Coat, Sandal, Shirt, Sneaker, Bag, AnkleBoot
60000個の訓練データと10000個のテストデータから成ります。
各データは28x28ピクセルのモノクロ画像です。
図9-1にテストデータの各種類の最初の20個の画像を示します。
人間の正解率は83.5%と言われています（[17]の"Human Performance"）。
図9-2に自作CNN6の正解率を示します。
ドロップアウト確率を0.3から0.6にすると過学習は抑えられますが。
最終的な正解率には有意な差は見られません。
図9-3にその他のモデルの正解率を示します。
ResNet18（重みあり）は他の2つより約1%高く、自作CNNより少し高くなっています。
図9-4にテスト結果を示します。テストデータは最初の200個です。
赤字は上が正解、下が誤回答です。
図9-5に不正解回答の最初の200個を示します。
図9-6にラベル別の正解率を示します。"Shirt"の正解率が低くなっています。
