MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）数据集是一个非常著名的手写数字数据集。它包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，表示一个 0 到 9 的数字。
数据集特点
- 数据量大：包含大量的手写数字图像，适合用于训练和测试机器学习模型。
- 标签明确：每个图像都对应一个明确的数字标签。
- 易于获取：数据集可以在 MNIST 官网 免费获取。
应用场景
MNIST 数据集在深度学习领域有着广泛的应用，以下是一些常见的应用场景：
- 图像识别：识别手写数字、字符等。
- 特征提取：提取图像特征用于其他任务。
- 模型训练：用于训练和评估深度学习模型。
相关资源
如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以参考以下资源：
图片示例
下面展示了一些 MNIST 数据集中的手写数字图像：
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