MNIST 数据集是一个广泛使用的图像数据集，它包含了手写数字的灰度图像。该数据集由 Yann LeCun 等人在 1999 年创建，并迅速成为机器学习和计算机视觉领域的标准测试集。
数据集概述
- 数据规模：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 像素的灰度图。
- 数字类别：包括 0 到 9 的 10 个数字。
数据集用途
MNIST 数据集常用于：
- 图像识别：测试模型对手写数字的识别能力。
- 机器学习算法评估：评估不同算法的性能。
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图片展示
中心位置展示一个 MNIST 数据集中的示例图像：