MNIST 数据集是深度学习领域中最常用的数据集之一，它包含了 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本，每个样本都是一个 28x28 的灰度图像，代表了从 0 到 9 的数字。
数据集特点
- 数据量大：拥有足够的样本量，可以用于训练复杂的深度学习模型。
- 数据丰富：包含了 0 到 9 的数字，可以用于多种分类任务。
- 预处理简单：数据集已经过预处理，可以直接用于训练。
数据集应用
MNIST 数据集被广泛应用于以下场景：
- 图像识别：识别图像中的数字。
- 机器学习竞赛：作为比赛数据集。
- 深度学习教学：用于教学和实验。
数据集获取
您可以通过以下链接获取 MNIST 数据集：
相关链接
图片展示
以下是一些 MNIST 数据集中的数字图像示例：