MNIST 是机器学习领域最经典的手写数字数据集，包含 70,000 张 28x28 像素的灰度图像，常用于训练和测试图像分类模型。以下是关于该数据集的关键信息：
🧠 数据集简介
- 类别：手写数字（0-9）
- 样本数量：60,000 张训练图像 / 10,000 张测试图像
- 图像尺寸：28x28 像素（单通道）
- 格式：通常以
.png或.txt格式提供 - 用途：适用于卷积神经网络（CNN）、图像识别入门等场景
📥 下载方式
- 官方渠道：访问 MNIST数据集主页 获取原始数据文件
- 镜像站点：通过 数据集镜像链接 下载压缩包（含训练集与测试集）
- 编程接口：使用 Python 的
tensorflow或pytorch库直接加载数据集
📈 使用建议
- 预处理：建议将图像归一化到 [0,1] 范围，并进行数据增强
- 模型训练：可尝试使用 卷积神经网络教程 中的示例代码
- 性能指标：基准准确率约为 99%（使用深度学习模型）