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。它包含了大量的手写数字图片，是学习和研究图像识别、深度学习等技术的理想选择。
数据集信息
- 数据集大小：包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 数据格式：每个样本都是一个 28x28 的灰度图像。
- 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 数据集常用于以下用途：
- 图像识别：通过训练模型来识别图像中的数字。
- 深度学习研究：作为训练和测试深度学习模型的基准数据集。
- 算法评估：评估图像识别算法的性能。
如何获取 MNIST 数据集
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
相关教程
如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的使用方法，可以参考以下教程：
图片展示
以下是一些 MNIST 数据集中的样本图片：