MNIST 数据集介绍

MNIST 数据集是机器学习领域中最常用的手写数字识别数据集之一。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，表示一个手写的数字。

数据集特点

• 数据量丰富：拥有大量的训练和测试数据，适合进行模型训练和评估。
• 图像质量高：图像清晰，分辨率高，有助于提高模型的识别准确率。
• 标注规范：每个图像都对应一个数字标签，方便进行模型训练和评估。

使用方法

在 Python 中，我们可以使用 tensorflow 或 pytorch 等深度学习框架来加载和使用 MNIST 数据集。

import tensorflow as tf

# 加载数据集
mnist = tf.keras.datasets.mnist
(train_images, train_labels), (test_images, test_labels) = mnist.load_data()

# 数据预处理
train_images = train_images / 255.0
test_images = test_images / 255.0

相关资源

更多关于 MNIST 数据集的信息，您可以访问以下链接：

• MNIST 官方网站

MNIST 数据集示例