MNIST 数据集是深度学习领域广泛使用的一个手写数字数据集。它包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，包含0到9的手写数字。

数据集特点

  • 样本数量: 60000个训练样本和10000个测试样本
  • 图像尺寸: 28x28像素
  • 标签: 数字0到9的类别标签

应用场景

MNIST 数据集在深度学习中被广泛用于：

  • 图像识别: 用于训练和评估图像识别模型。
  • 特征提取: 用于提取图像的特征，用于后续的其他任务。
  • 模型评估: 由于其规模和易用性，常用于评估模型性能。

使用方法

在本站的深度学习资源页面中，您可以找到关于MNIST数据集的详细使用说明和教程。

图片展示

以下是一张MNIST数据集的示例图片：

MNIST Sample Image

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