MNIST是机器学习领域最经典的手写数字图像数据集，包含 70,000张 28x28 灰度图像，涵盖0-9的数字手写样本。以下是关键信息：

📋 数据集特点

  • 训练集：60,000张图像，用于模型训练
  • 测试集：10,000张图像，用于性能评估
  • 图像格式：28x28像素的单通道灰度图（black_and_white）
  • 应用场景：图像分类、模式识别、深度学习入门

🧠 常见用途

  • 作为卷积神经网络（CNN）的基准测试数据
  • 用于监督学习算法的实验验证
  • 在计算机视觉教程中频繁出现（computer_vision_tutorial）
手写数字

如需进一步了解数据集的使用方法，可参考本站的深度学习入门指南。该指南包含MNIST数据集的加载与模型训练示例，适合快速上手实践。