MNIST数据集是机器学习领域最经典的数据集之一，包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，每张图像为28x28像素的灰度手写数字图片（0-9）。它常被用于入门图像识别、神经网络训练等任务。
📊 数据集结构
- 图像格式：PNG格式，单通道（黑白）
- 标签类型：整数（0-9），对应数字类别
- 数据维度：输入为784维向量（28x28），标签为10类分类
- 数据来源：来自美国国家标准与技术研究所（NIST）的数据库
💡 应用场景
- 入门教程：适合初学者理解图像处理流程
- 模型验证：作为基准测试集评估算法性能
- 迁移学习：可作为预训练模型的基准数据