MNIST 数据集是一个包含手写数字图像的数据库，常用于机器学习和计算机视觉领域的数据集。该数据集由 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本组成，每个样本都是一个 28x28 的灰度图像。
数据集特点
- 样本数量: 包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 图像尺寸: 每个图像都是 28x28 的灰度图像。
- 数字范围: 包含 0 到 9 的数字。
数据集用途
MNIST 数据集常用于以下用途：
- 图像识别: 使用卷积神经网络（CNN）等模型进行图像识别。
- 特征提取: 从图像中提取特征，用于其他机器学习任务。
- 数据可视化: 用于展示机器学习模型的性能。
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