MNIST 数据集是一个非常流行的机器学习数据集，它包含了大量的手写数字图片。这个数据集对于入门深度学习和图像识别来说是一个非常好的起点。
数据集概述
- 图片数量：共有 60,000 张训练图片和 10,000 张测试图片。
- 图片尺寸：每张图片的尺寸为 28x28 像素。
- 标签：每张图片都对应一个标签，表示图片中的数字。
应用场景
MNIST 数据集广泛应用于以下几个方面：
- 图像识别：通过训练模型来识别图片中的数字。
- 深度学习入门：MNIST 数据集简单易懂，适合初学者学习和实践深度学习算法。
- 模型评估：可以作为评估图像识别模型性能的标准数据集。
图片示例
以下是 MNIST 数据集中的一张手写数字图片示例：
进一步阅读
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