MNIST 数据集详细介绍

MNIST 数据集是一个包含手写数字的图片数据集，广泛用于机器学习和计算机视觉领域的图像识别任务。以下是关于 MNIST 数据集的详细介绍。

数据集特点

• 数据量：MNIST 数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。
• 图片尺寸：每个样本的图片尺寸为 28x28 像素。
• 类别：数据集中的数字类别为 0 到 9。
• 格式：数据集以灰度图像的形式存储。

数据集用途

MNIST 数据集常用于以下用途：

• 图像识别：通过训练深度学习模型，实现对手写数字的识别。
• 特征提取：提取图像特征，用于其他图像识别任务。
• 模型评估：作为基准数据集，评估模型的性能。

数据集获取

您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：

MNIST 数据集下载

数据集示例

以下是一张 MNIST 数据集中的图片示例：

扩展阅读

如果您想了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以阅读以下文章：

• MNIST 数据集介绍
• MNIST 数据集应用