MNIST手写数字数据集

数据集概述 MNIST数据集是由美国国家标准与技术研究所（NIST）发起整理的一个手写数字图片数据集。该数据集包含了大量由不同人手写的0到9的数字图片，每张图片都是28x28像素的灰度图。这些图片被分为训练集和测试集，其中训练集包含了60,000个样本，而测试集则包含了10,000个样本。 数据来源 MNIST数据集的来源是混合了两个不同的数据库：一部分来自于美国人口普查局（Census Bureau）员工的手写数字样本，另一部分则来自于高中生的手写数字样本。这两个来源的数据各占训练集和测试集的一半，确保了数据的多样性和广泛性。 数据预处理 在整理成MNIST数据集之前，这些手写数字图片经过了一系列的预处理步骤。首先，所有的图片都被归一化到相同的尺寸（28x28像素），并且被转换为灰度图，以减少数据处理的复杂性。其次，为了提高模型的泛化能力，数据集中还包含了一些轻微的旋转、平移和缩放等变换，以模拟实际应用中可能出现的各种情况。 应用场景 MNIST数据集是机器学习和深度学习领域的一个经典基准测试数据集，经常被用于训练和测试各种图像处理算法和模型。