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，它包含了手写数字的灰度图像。以下是关于 MNIST 数据集的一些基本信息：
- 数据集大小：包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 图像尺寸：每张图像的大小为 28x28 像素。
- 标签：每个图像都对应一个数字标签，从 0 到 9。
数据集用途
MNIST 数据集常用于以下场景：
- 图像识别：用于训练和测试图像识别模型。
- 特征提取：用于提取图像特征，用于其他机器学习任务。
- 模型评估：用于评估模型的性能。
数据集获取
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
相关资源
如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以参考以下资源：
MNIST 数据集示例