📚 MNIST 数据集简介 🧠

MNIST 是机器学习领域最经典的数据集之一，常用于图像分类和神经网络入门教程。它包含 70,000 张手写数字图片，是研究和实践的绝佳资源。

📌 数据集基础信息

• 来源：由美国国家标准与技术研究院（NIST）开发，包含：
  • 60,000 张训练图片
  • 10,000 张测试图片
• 格式：灰度图像，尺寸为 28x28 像素，范围 0-255
• 标签：每个图片对应 0-9 的数字标签
• 应用场景：常用于训练卷积神经网络（CNN）、手写识别算法等

🧩 数据集特点

• 标准化：数据已预处理，适合快速实验
• 简单性：无需复杂标注，适合初学者
• 广泛性：被 TensorFlow、Keras、PyTorch 等框架内置支持

🖼️ 图片示例

📚 延伸学习

想了解更多如何使用 MNIST 数据集进行训练？可参考我们的 Keras 实现教程 或 PyTorch 案例。