MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中广泛使用的数据集，它包含手写数字的灰度图像。以下是一些关于 MNIST 数据集的教程和资源。
MNIST 教程
基本概念
- MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 每个样本都是一个 28x28 像素的灰度图像。
如何加载 MNIST 数据集
- 使用 TensorFlow 或 PyTorch 等深度学习框架可以轻松加载 MNIST 数据集。
数据预处理
- 对图像进行归一化处理，即将像素值缩放到 0 到 1 之间。
模型构建
- 使用卷积神经网络（CNN）对 MNIST 数据集进行分类。
模型训练和评估
- 使用训练数据训练模型，并使用测试数据评估模型的性能。