MNIST（手写数字数据集）是机器学习领域最经典的入门数据集之一，包含70,000张28x28像素的灰度图像。通过可视化，我们可以更直观地理解数据特征与模型行为，以下是关键要点：
1. 可视化目的 🎯
- 数据探索：观察图像分布与噪声情况
- 模型调试：验证神经网络对特征的提取效果
- 结果展示：呈现分类预测的可视化对比
2. 常用可视化方法 🖼️
- 原始图像展示：使用
matplotlib或seaborn绘制样本 - 特征图可视化：通过卷积层输出观察模式识别
- 混淆矩阵：评估分类模型的性能差异
- 热力图：分析输入特征的重要性权重
3. 工具推荐 🛠️
| 工具 | 用途 | 示例 |
|---|---|---|
| TensorBoard | 监控训练过程 | 损失曲线/特征图 |
| Matplotlib | 基础图像绘制 | 样本对比图 |
| Pillow | 图像处理与增强 | 数据预处理演示 |
4. 拓展学习 🔍
想要深入了解MNIST数据集的使用方法？点击此处查看完整教程