MNIST是一个经典的手写数字数据集，常用于深度学习入门实践。它包含70,000张28x28像素的灰度图像，涵盖0-9数字，被广泛用于训练和测试图像分类模型。

📚 数据集概述

  • 来源：美国国家标准与技术研究院（NIST）
  • 规模：60,000张训练图像 / 10,000张测试图像
  • 格式：PNG图像（原始数据为二进制）
  • 标签：数字0-9的整数标签

📌 通过以下链接可查看完整教程：/deep-learning/tutorials/mnist_classification

🛠️ 应用场景

  1. 入门教学：作为卷积神经网络（CNN）的首个实战案例
  2. 模型基准：评估算法在简单图像识别任务中的表现
  3. 数据预处理：学习图像归一化、数据增强等技术
  4. 迁移学习：作为基础模型进行更复杂任务的迁移

🧪 技术要点

  • 输入处理：将图像展平为784维向量或保持2D结构
  • 模型架构：常见使用全连接层（MLP）或卷积层（CNN）
  • 激活函数：ReLU、Softmax等
  • 优化器：SGD、Adam等
  • 评估指标：准确率、混淆矩阵

📌 示例代码可参考：/deep-learning/codes/mnist_pytorch

📸 视觉展示

MNIST数据集
手写数字识别
神经网络结构