MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最著名和最常用的数据集之一。它包含了超过 70,000 张灰度手写数字图像，每张图像的大小为 28x28 像素。这些图像被分为训练集、验证集和测试集。

以下是一些关于 MNIST 数据集的关键信息：

  • 数据集来源：MNIST 数据集最初由 Yann LeCun 和其团队在 1999 年创建，用于手写数字识别的研究。
  • 数据集用途：该数据集广泛用于开发、训练和测试各种机器学习算法，特别是在图像识别和分类领域。
  • 数据集结构：MNIST 数据集包括以下三个部分：
    • 训练集：60,000 张图像
    • 验证集：10,000 张图像
    • 测试集：10,000 张图像

MNIST 数据集中的示例图像

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