MNIST 数据集是深度学习领域非常著名的数据集，它包含了大量的手写数字图片，是学习和研究深度学习算法的绝佳资源。
数据集概述
MNIST 数据集包含 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，代表一个手写数字（0-9）。数据集中的每个图像都有对应的标签，表示图像中数字的类别。
数据集用途
MNIST 数据集广泛应用于图像识别、机器学习、深度学习等领域。它可以帮助我们：
- 学习和测试图像识别算法
- 理解深度学习模型在图像识别任务中的表现
- 评估模型的泛化能力
图片示例
以下是一个 MNIST 数据集中的手写数字图片示例：
扩展阅读
如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以访问以下链接：
希望这些信息对您有所帮助！🌟