En septiembre de 2024, el conjunto de datos Fashion-MNIST cumplirá 7 años. Propuesto como un reemplazo para el conocido conjunto de datos MNIST, sigue siendo utilizado para evaluar arquitecturas de modelos de aprendizaje automático. Este documento describe nuevos resultados logrados con el conjunto de datos Fashion-MNIST utilizando modelos clásicos de aprendizaje automático y una red convolucional relativamente simple. Presentamos los resultados de vanguardia obtenidos utilizando la red convolucional CNN-3-128 y aumento de datos. El modelo CNN-3-128 desarrollado, que contiene tres capas convolucionales, logró una precisión del 99.65% en el conjunto de imágenes de prueba de Fashion-MNIST. Además, este documento presenta los resultados de experimentos computacionales que demuestran la dependencia entre el número de parámetros ajustables de la red convolucional y la calidad de clasificación máxima aceptable, lo que nos permite optimizar el costo computacional del entrenamiento del modelo.