MNIST 数据集是机器学习和计算机视觉领域中最常用的数据集之一。它包含了 70,000 张灰度手写数字图片，每个数字图片的大小为 28x28 像素。
数据集特点
- 数据量丰富：包含 70,000 张手写数字图片，分为训练集和测试集。
- 格式规范：图片格式为灰度，大小统一为 28x28 像素。
- 标签明确：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场景：
- 图像识别：用于训练和测试图像识别模型。
- 机器学习算法评估：用于评估不同机器学习算法的性能。
- 深度学习：作为深度学习模型训练和测试的基础数据集。
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图像示例
以下是一张 MNIST 数据集中的图片示例：