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 数据集示例