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。它包含 70,000 张训练图像 和 10,000 张测试图像，每张图像为 28x28 的灰度图，标签为 0-9 的数字。

📦 数据集结构

  • 训练集: 60,000 张图像，用于模型训练
  • 测试集: 10,000 张图像，用于模型评估
  • 每张图像存储为 784 个像素值（28x28），范围 0-255
  • 标签为 10 个类别（0-9），采用 one-hot 编码格式

🎯 应用场景

  • 手写数字识别
  • 图像分类基础实验
  • 神经网络模型性能测试

📌 快速入门

  1. 使用 MNIST 下载页面 获取数据
  2. 通过 数据预处理教程 准备训练数据
  3. 参考 深度学习实战 构建模型
手写数字图像

如需更多技术细节，可访问 MNIST 官方文档 获取扩展阅读。