MNIST 是一种流行的计算机视觉数据集，它包含了大量的灰度手写数字图像。这个数据集被广泛应用于图像识别、机器学习和深度学习领域。

MNIST 数据集概述

  • 数据集规模：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：数字 0 到 9。

MNIST 数据集应用

MNIST 数据集在图像识别领域有着广泛的应用，例如：

  • 手写数字识别：将手写数字图像转换为数字文本。
  • 特征提取：提取图像的特征，用于后续的机器学习模型训练。

在线资源

想要了解更多关于 MNIST 数据集的信息，可以访问以下在线资源：

示例图片

下面是 MNIST 数据集中的一个示例图像：

handwritten_digit

通过以上图片，我们可以看到 MNIST 数据集中的图像质量非常高，非常适合进行图像识别训练。

希望这些信息对您有所帮助！