MNIST数据集是机器学习领域最经典的手写数字图像数据集之一，常用于计算机视觉任务的入门教学。它包含 70,000 张 28x28 像素的灰度图像，涵盖 0-9 十个数字类别。虽然该数据集本身与自然语言处理（NLP）关联较弱，但在某些跨模态任务中可作为辅助资源。
核心特点
- 📦 结构简单：每张图像为固定大小，标签为单一类别
- 🧠 广泛使用：常作为模型训练的基准数据，适合初学者实践
- 🔄 可扩展性：通过数据增强或组合可适配更多场景
应用场景示例
- 图像分类：识别手写数字，训练基础神经网络
- 生成对抗网络（GAN）：生成类似手写数字的图像
- NLP跨模态实验：结合文本描述与图像生成（如文本到图像生成模型）
延伸学习
如需深入了解MNIST数据集的使用方法，可参考以下教程：
计算机视觉基础：MNIST数据集详解