MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最常用的数据集之一。它包含大量手写数字的灰度图像，是学习和研究图像识别、深度学习等技术的理想选择。
MNIST 数据集的特点
- 数据量：MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 图像尺寸：所有图像的尺寸都是 28x28 像素。
- 类别：图像被分为 10 个类别，分别对应数字 0 到 9。
如何使用 MNIST 数据集
- 数据加载：首先需要将 MNIST 数据集加载到程序中。Python 中的
tensorflow和keras库都提供了方便的数据加载接口。 - 数据预处理：对数据进行预处理，例如归一化、缩放等。
- 模型训练：使用加载好的数据训练模型。
- 模型评估：使用测试数据评估模型的性能。
MNIST 数据集的应用
MNIST 数据集可以应用于各种图像识别任务，例如：
- 数字识别：识别手写数字。
- 字符识别：识别手写字母。
- 物体识别：识别图像中的物体。
相关资源
更多关于 MNIST 数据集的信息，可以参考以下资源：
MNIST 图像示例