fashion mnist dataset analysis

FashionMNIST是一个广泛用于机器学习，特别是深度学习领域的多类图像分类数据集。它由Zalando公司于2017年推出，替代经典的MNIST数据集，提供更复杂的图像，以挑战现代神经网络模型。

该数据集包含两个部分：训练集和测试集，具体文件包括：

1. train-images-idx3-ubyte.gz：包含60,000张28x28像素的灰度图像。

2. t10k-images-idx3-ubyte.gz：包含10,000张28x28像素的灰度图像。

3. train-labels-idx1-ubyte.gz：对应训练集的60,000个标签。

4. t10k-labels-idx1-ubyte.gz：对应测试集的10,000个标签。