MNIST 数据集是计算机视觉和机器学习领域最流行的数据集之一，由 Yann LeCun 和 Yann Bengio 提出。它包含了超过 70,000 张手写数字的灰度图像，这些图像被均匀地分为训练集、验证集和测试集。
数据集结构
- 训练集 (Training set): 包含 60,000 张图像。
- 验证集 (Validation set): 包含 10,000 张图像，用于模型调优。
- 测试集 (Test set): 包含 10,000 张图像，用于最终评估。
数据集特点
- 图像大小固定为 28x28 像素。
- 每张图像的标签为 0 到 9 之间的数字。
应用场景
MNIST 数据集常用于以下场景：
- 手写数字识别。
- 卷积神经网络 (CNN) 的训练。
- 图像预处理研究。
更多信息
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