MNIST数据集是机器学习领域经典的手写数字图像数据集，包含 60,000张训练图像 和 10,000张测试图像，每张图像为28x28像素的灰度图。常用作入门教程和算法验证的基准数据。
数据集特点 ✅
- 图像格式：PNG格式，单通道（黑白）
- 标签类型：0-9的数字标签，共10类
- 数据来源：美国国家标准与技术研究院（NIST）数据库
- 应用场景：图像分类、神经网络训练、模式识别等
快速使用指南 🚀
- 通过
/zh/datasets/mnist-dataset/download获取数据 - 使用Python加载数据（示例）：
import tensorflow as tf (x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data() - 数据预处理建议：
- 归一化像素值到 [0, 1] 范围
- 添加批次维度用于模型训练