{"nbformat":4,"nbformat_minor":0,"metadata":{"colab":{"name":"Άσκηση 13 - Fashion-MNIST.ipynb","provenance":[],"authorship_tag":"ABX9TyOb1xJ97x5GoQ8CL4S2VFly"},"kernelspec":{"name":"python3","display_name":"Python 3"},"language_info":{"name":"python"}},"cells":[{"cell_type":"markdown","source":["# Άσκηση 13 - GAN για το Fashion-MNIST\n","\n","![Fashion-MNIST tag](https://raw.githubusercontent.com/zalandoresearch/fashion-mnist/master/doc/img/fashion-mnist-sprite.png)\n","\n","![Fashion-MNIST tag cloud](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist/raw/master/doc/img/embedding.gif)\n","\n","\n","Στη συγκεκριμένη άσκηση καλείστε να κατασκευάσετε ένα παραγωγικό δίκτυο μάθησης με αντιπαλότητα για τη συλλογή δεδομένων [Fashion-MNIST](https://github.com/zalandoresearch/fashion-mnist). Αποτελείται από $70.000$ ασπρόμαυρες εικόνες μέγεθος $28\\times 28$ pixel, οι οποίες περιέχουν αντικείμενα σχετιζόμενα με τη μόδα (ρούχα, παπούτσια, τσάντες κλπ). Κατ' αντίστοιχο τρόπο με το MNIST, αυτή η συλλογή δεδομένων παρέχεται απευθείας από τo Tensorflow, μέσω του module [fashion_mnist](https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/keras/datasets/fashion_mnist) του submodule *keras.datasets* και είναι ήδη χωρισμένη σε ένα σύνολο δεδομένων 60 χιλιάδων εικόνων και σε ένα σύνολο ελέγχου 10 χιλιάδων εικόνων."],"metadata":{"id":"-GYoQ8Rq6lYL"}},{"cell_type":"code","execution_count":null,"metadata":{"id":"WTgoMXTb6kot"},"outputs":[],"source":["from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist\n","\n","(Χ_train, y_train), (Χ_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()\n","\n","print('Μέγεθος X_train:', X_train.shape)\n","print('Μέγεθος y_train:', y_train.shape)\n","print('Μέγεθος X_test:', X_test.shape)\n","print('Μέγεθος y_test:', y_test.shape)"]},{"cell_type":"markdown","source":["Ξεκινήστε έχοντας ως αφετηρία το Simple GAN που δείξαμε στο εργαστήριο για τη συλλογή δεδομένων MNIST και προσπαθήστε να το τροποποιήσετε, όπου χρειάζεται, προκειμένου να ανταποκρίνεται καλύτερα στα χαρακτηριστικά της καινούργιας συλλογής δεδομένων."],"metadata":{"id":"bpYWLwQs9iHd"}},{"cell_type":"code","source":[""],"metadata":{"id":"fT2D-7Kx9iPn"},"execution_count":null,"outputs":[]}]}