MNIST是一个经典的手写数字图像数据集，广泛用于机器学习和深度学习的入门实践。以下是关于MNIST的关键信息：
数据集结构
- 训练集：60,000张28x28灰度图像，每张图像对应0-9的数字标签
- 测试集：10,000张同样规格的图像
- 图像格式：每张图片为单通道（黑白），像素值范围0-255
使用场景
- 手写识别：作为OCR技术的基础训练数据
- 图像分类：验证算法在简单分类任务上的表现
- 神经网络入门：适合初学者理解卷积层、全连接层等概念
扩展学习
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