MNIST-data手写数字识别

MNIST 数据集是机器学习领域一个非常经典的基准数据集，主要用于训练和测试计算机对手写数字的识别能力。这个数据集由 Yann LeCun、Corinna Cortes 和 Christopher J. C. Burges 在 1998 年创建，是基于先前的 NIST（美国国家标准和技术研究所）数据集进行整理的。它被广泛用于入门级深度学习教程和研究，因为其规模适中，同时又能够展示出深度学习模型的潜力。 MNIST 数据集包含两个部分：训练集和测试集。每个样本都是一个 28x28 像素的灰度图像，表示一个手写数字，范围从 0 到 9。整个数据集包含 60,000 个训练样本和 10,000 个测试样本。这些图片来源于美国邮政服务的工作人员手写数字，经过数字化处理，具有很高的质量和一致性。 在手写数字识别任务中，通常会采用监督学习的方法。模型通过训练集学习手写数字的特征，然后在测试集上评估模型的性能。特征可以是图像的原始像素值，也可以是通过预处理步骤（如图像归一化、直方图均衡化等）提取的更高级别的特征。在深度学习中，常用卷积神经网络（CNN）来处理这类图像数据，因为 CNN 能够自动学习图