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。它包含大量的手写数字图片，是进行图像识别、深度学习等研究的基础。
数据集特点
- 数据量：MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
- 图片尺寸：每张图片的尺寸为 28x28 像素。
- 标签：每个数字图片都对应一个标签，表示图片中的数字。
应用场景
MNIST 数据集广泛应用于以下场景：
- 图像识别：识别手写数字、字符等。
- 深度学习：作为深度学习模型的训练数据。
- 计算机视觉：进行图像分类、特征提取等。
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