MNIST 数据集解释

MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology database）是一个手写数字数据集，由美国国家标准与技术研究院提供。它是机器学习和计算机视觉领域最常用的数据集之一，用于训练和测试图像识别算法。

数据集特点

• 数据量：包含60,000个训练样本和10,000个测试样本。
• 图像尺寸：每张图像的大小为28x28像素。
• 类别：每个数字类别都有对应的图像，共有10个类别（0-9）。
• 灰度值：图像为灰度图，每个像素的灰度值介于0（黑色）到255（白色）之间。

数据集用途

MNIST 数据集常用于以下用途：

• 图像识别：测试和评估图像识别算法的性能。
• 特征提取：提取图像特征，用于其他图像处理任务。
• 机器学习模型训练：作为训练数据集，用于训练机器学习模型。

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