MNIST入门教程 📊

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个经典的手写数字识别数据集，常用于机器学习和深度学习的入门实践。本教程将带您了解如何使用MNIST数据集训练一个简单的神经网络模型。

🧠 数据集简介

MNIST包含 70,000张 28x28像素的灰度图像，涵盖0-9的手写数字。每张图片被归一化为0-1的值，便于模型处理。

数据集分为：

• 训练集：60,000张图像
• 测试集：10,000张图像

📌 了解更多：MNIST数据集详解

🛠️ 实现步骤

1. 数据加载
   使用Python的tensorflow或pytorch库加载MNIST数据。

   

2. 模型构建
   常用的模型结构包括卷积层和全连接层：

   

3. 模型训练
   通过反向传播算法优化模型参数，损失函数通常选择交叉熵。

   

4. 模型评估
   使用测试集计算准确率，可进一步优化模型性能。

   

📚 扩展学习

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🚀 尝试用代码实现：MNIST分类示例