步长为0.1时，准确率达0.867；步长减小至0.004，准确率降至0.777，说明步长过小将导致收敛缓慢。

步长为0.1时，准确率达0.867；步长减小至0.004，准确率降至0.777，说明步长过小将导致收敛缓慢。批次大小为32时，准确率0.874；增大至500，准确率降至0.840，因批次过大可能忽略数据细节。训练轮次从2增至12，准确率从0.826提升至0.874，表明适当增加轮次可提高模型性能。
以下是构建多层感知机的关键代码：

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# 导入必要的库
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.datasets import fashion_mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
# 加载数据
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = fashion_mnist.load_data()
# 数据预处理：归一化和转换标签
x_train = x_train / 255.0
x_test = x_test / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
# 构建多层感知机模型
model = Sequential([
 Flatten(input_shape=(28, 28)), # 将28×28的图像展平为784维向量
 Dense(128, activation='relu'), # 第一个隐藏层，128个神经元，ReLU激活函数
 Dense(64, activation='relu'), # 第二个隐藏层，64个神经元，ReLU激活函数
 Dense(10, activation='softmax') # 输出层，10个神经元，softmax激活函数
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='sgd', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
history = model.fit(x_train, y_train, epochs=12, batch_size=32, validation_split=0.1)
# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(x_test, y_test)
print(f"测试准确率: {test_acc}")

上述代码中，Flatten层将二维图像转为一维向量；Dense层实现全连接，通过ReLU激活函数增强非线性；最后用softmax函数输出类别概率。训练后，模型在测试集上的准确率约为87%。

（二）模型构建与实现

使用Keras框架构建卷积神经网络，关键代码如下：

from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D
# 构建卷积神经网络模型
model_cnn = Sequential([
 Conv2D(32, (3, 3), activation='relu', input_shape=(28, 28, 1)), # 卷积层，32个3×3卷积核
 MaxPooling2D((2, 2)), # 最大池化层，2×2窗口
 Conv2D(64, (3, 3), activation='relu'), # 第二个卷积层，64个3×3卷积核
 MaxPooling2D((2, 2)),
 Flatten(),
 Dense(64, activation='relu'),
 Dense(10, activation='softmax')
])
# 编译与训练
model_cnn.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
history_cnn = model_cnn.fit(x_train.reshape(-1,28,28,1), y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.1)
test_loss_cnn, test_acc_cnn = model_cnn.evaluate(x_test.reshape(-1,28,28,1), y_test)
print(f"卷积神经网络测试准确率: {test_acc_cnn}")

代码中，Conv2D层提取图像局部特征，如边缘、纹理；MaxPooling2D层减少维度，保留重要特征。该模型参数量远少于多层感知机，测试准确率达90%以上。

（三）效果分析

卷积神经网络在服装识别中表现更优，原因在于：

1. 保留图像空间信息，符合人类视觉系统的感知方式；
2. 权重共享大幅减少参数，降低过拟合风险；
3. 局部感受野设计，专注于局部特征，如衣领、袖口等服装关键部位。

四、应用场景与价值

在服装零售行业，该技术可应用于：

1. 库存管理：自动识别入库服装类别，快速更新库存信息，减少人工录入错误；
2. 智能推荐：根据用户上传的服装图片，推荐风格相似的商品，提升用户体验；
3. 质量检测：识别服装的瑕疵，如污渍、破损等，提高质检效率。

五、总结与展望

本专题从图像识别技术的发展历程出发，分析多层感知机在服装识别中的应用及局限，提出卷积神经网络的改进方案。实践证明，卷积神经网络在准确率和效率上均优于多层感知机，更适用于服装图像识别任务。
未来，可结合迁移学习进一步提升模型性能，利用预训练模型在大规模图像数据集上学习的通用特征，快速适应特定服装类别的识别需求，降低对标注数据的依赖。

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关于分析师

在此对 Yezi Qi 对本文所作的贡献表示诚挚感谢，她在麦吉尔大学（McGill University）主修数学，辅修计算机。擅长 Python、R、C、C++、Java、Matlab 及 Microsoft Office 办公软件（Word、Excel、PPT），在机器学习、线性与非线性优化、因果推断、回归分析、数值计算等领域具备专业能力。Yezi Qi 是一名优秀的分析师，凭借扎实的数学与计算机交叉学科背景，在数据建模、算法优化及定量分析方面展现出突出优势，能够为复杂问题提供精准的数据分析支持和解决方案，尤其在将数学理论与计算机技术相结合应用于实际项目中积累了丰富经验。