看到一篇会议论文[1]，宣称用lenet-5在fmnist上可以实现超过98%的识别率。

当时看到就惊呆了!

先介绍一下论文主体内容：

(资料图)

第一部分引言强调了CNN在计算机视觉中有广泛的应用，并引出了lenet5是一个重要的CNN模型，并分6个方面阐述Fashion-MNIST是一个复杂的数据集。

第二部分介绍了相关的工作，即识别Fashion-MNIST的工作。

红圈处为本文结果，可达98.8%

第三部分方法部分首先介绍了lenet5的结构，如下图

之后介绍了评价指标，主要关注accuracy

第四部分介绍了实验结果，并对实验结果进行了讨论

恕我无知，这是我第一次看到test acc比train acc还要高，而且对于Fashion-MNIST，竟然在8epochs达到了98.8%，我当然想重复这个实验，毕竟在Fashion-MNIST github页面上，RESNet18[2]也只能实现95%的准确率，最高为96.7%

根据文中给出的十分有限的超参数：学习 = 0.005 batchsize = 32 epochs = 10，我找出了用matlab写的CNN程序，准备重复这个实验，由于论文中未提及用bn核dropout等技术，我也没用，下图是我的结果：

呵呵，下图是我用其他结构跑的结果，超过92%

网络结构为：

XDM，是我对这篇论文的内容理解有误吗？有没有识别过Fashion-MNIST的出来发个话啊

[1](PDF) Classification of Garments from Fashion MNIST Dataset Using CNN LeNet-5 Architecture (http://researchgate.net)

[2]https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist