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)