深度学习依赖高质量数据集进行模型训练，以下是常见类型及应用：
常用数据集 📊
- MNIST：手写数字识别基准数据集
- CIFAR-10：包含10类彩色图像的训练集
- ImageNet：大规模图像分类数据集（含子集如ILSVRC）
- Kaggle 数据集：社区共享的多样化数据资源
数据集选择指南 🧭
- 任务匹配：图像识别选ImageNet，自然语言处理选GLUE
- 数据规模：小规模实验可用MNIST，需大数据时参考COCO_Dataset
- 标注质量：需精确标注可选择带有JSON结构的数据集
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