MNIST数据集简介

MNIST是一个经典的手写数字图像数据集，常用于机器学习和计算机视觉的入门实践。以下是关于它的核心信息：

• 数据内容：包含70,000张28×28像素的灰度图像，共10个类别（0-9数字），训练集60,000张，测试集10,000张
• 图像示例：

- **应用场景**： - 图像分类基础实验 - 神经网络训练测试 - 模式识别研究 - **技术特点**： - 标准化格式便于比较算法效果 - 无噪声的清晰图像 - 广泛被用作基准数据集

可访问 MNIST数据集详情页 获取更多技术参数和使用指南。