为什么我不能提高CNN在时尚MNIST数据集上的性能？

首先，让我们来理解一下你提到的几个关键词：

• 云计算（Cloud Computing）是一种通过互联网提供计算资源和服务的模型。它包括基础设施即服务（IaaS）、平台即服务（PaaS）和软件即服务（SaaS），提供灵活、可伸缩且按需付费的计算资源。
• 前端开发（Front-end Development）涉及构建和实现用户界面的技术，通常使用HTML、CSS和JavaScript等语言和框架。前端开发负责设计和开发用户可以直接与之交互的网站和应用程序的界面。
• 后端开发（Back-end Development）涉及构建和实现应用程序的后端逻辑和数据库。后端开发负责处理与数据库交互、业务逻辑和服务器端编程等任务。
• 软件测试（Software Testing）是指通过执行测试用例来评估软件的质量和功能。它可以涵盖单元测试、集成测试、系统测试和用户验收测试等不同层次的测试。
• 数据库（Database）是用来存储和管理数据的系统。它可以是关系型数据库（如MySQL、Oracle）或非关系型数据库（如MongoDB、Redis）。
• 服务器运维（Server Maintenance）涉及管理和维护服务器以确保其正常运行。这包括安装和配置操作系统、软件更新、监控和故障排除等任务。
• 云原生（Cloud Native）是指在云环境中构建和部署应用程序的方法和架构。它包括容器化、微服务架构、自动化管理和弹性伸缩等特点，旨在实现高可用性和弹性的应用程序。
• 网络通信（Network Communication）涉及计算机之间通过网络传输数据的过程。它可以包括TCP/IP协议、HTTP协议、WebSocket等通信协议和技术。
• 网络安全（Network Security）是保护计算机网络免受未经授权的访问、恶意软件和数据泄露等威胁的措施。它可以包括防火墙、入侵检测系统（IDS）、加密和认证等安全机制。
• 音视频（Audio/Video）涉及处理和传输音频和视频数据。它可以包括音视频编解码、流媒体传输和实时通信等技术。
• 多媒体处理（Multimedia Processing）涉及对多媒体数据（如图像、音频和视频）进行处理和分析的技术。它可以包括图像识别、语音识别、视频编辑和音频处理等任务。
• 人工智能（Artificial Intelligence，AI）涉及模拟和实现人类智能的技术。它可以包括机器学习、深度学习、自然语言处理和计算机视觉等领域。
• 物联网（Internet of Things，IoT）是一种连接物理设备和传感器的网络。它可以实现设备之间的通信和数据交换，应用于智能家居、工业自动化和城市管理等领域。
• 移动开发（Mobile Development）涉及开发移动应用程序的技术。它可以包括Android开发、iOS开发和混合应用开发等。
• 存储（Storage）是指用于存储和管理数据的技术和设备。它可以包括文件存储、对象存储和块存储等不同类型的存储。
• 区块链（Blockchain）是一种去中心化、可信任且不可篡改的分布式账本技术。它可以用于安全交易、数字资产管理和去中心化应用程序等领域。
• 元宇宙（Metaverse）是指一个虚拟的世界，由虚拟现实、增强现实和人工智能等技术构建而成。它可以提供沉浸式的交互和多样化的体验。

根据问题提出的具体问答内容，无法得知为什么你无法提高CNN在时尚MNIST数据集上的性能。然而，我们可以提供一般的建议来优化CNN性能：

1. 数据预处理：对数据进行归一化、标准化或者其他预处理操作，以提高模型的训练效果。
2. 模型架构设计：调整卷积层、池化层、全连接层的结构和参数，或尝试使用更深、更宽的网络结构。
3. 激活函数选择：尝试不同的激活函数，如ReLU、Leaky ReLU或ELU等，以提高梯度传播和模型的非线性拟合能力。
4. 正则化技术：使用正则化技术，如L1、L2正则化或Dropout，以减小模型的过拟合风险。
5. 学习率调整：根据模型的训练情况，适当调整学习率，可以使用学习率衰减策略或优化算法（如Adam、SGD等）。
6. 批量大小设置：尝试不同的批量大小，并观察模型的收敛情况和性能表现。
7. 数据增强技术：应用数据增强技术，如旋转、缩放、平移、镜像等操作，以扩充训练数据集。
8. 迁移学习：尝试使用预训练的模型或模型的部分权重进行迁移学习，以加快模型的训练速度和提高性能。

请注意，以上仅提供了一些常见的优化策略，具体的优化方法可能因具体情况而异。此外，为了尽量避免提及特定的云计算品牌商，无法直接给出腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。但你可以在腾讯云官方网站上查找相关云计算产品和解决方案。