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 70,000 张灰度手写数字图片，每个数字图片的大小为 28x28 像素。

数据集特点

  • 数据量丰富：拥有 70,000 张训练图片和 10,000 张测试图片。
  • 标注清晰：每张图片都标注了对应的数字标签。
  • 易于使用：数据集格式简单，便于加载和使用。

数据集应用

MNIST 数据集常用于以下场景：

  • 机器学习算法测试：是测试机器学习算法性能的常用数据集。
  • 图像识别：可以用于训练图像识别模型，识别手写数字。
  • 深度学习研究：是深度学习领域常用的基准数据集。

相关资源

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MNIST 数据集示例