和MNIST数据集类似的数据集还有哪些

除了MNIST数据集之外，还有一些与手写数字识别任务类似的常用数据集，它们也常用于机器学习和深度学习入门示例，以便于开发者熟悉图像分类问题。以下是几个常见的数据集：

1. **Fashion-MNIST**:
这是一个由Zalando贡献的类似MNIST的手写服装类别数据集，包含10个类别（上衣、裤子、鞋子等）。每个样本都是28x28像素灰度图像。

2. **EMNIST** (Extended MNIST):
扩展了MNIST，包含了字母和数字的手写字体，分为两个部分：EMNIST by Class（按类别分）和 EMNIST by Character（按字符分）。

3. **Kuzushiji-MNIST**:
类似于MNIST，但它包含的是日本平假名和片假名，共47个类别，每个字符也是28x28像素。

4. **SVHN** (Street View House Numbers):
这个数据集来自谷歌街景照片，目标是从图像中识别出房子门牌号码，场景更复杂，比MNIST更具挑战性。

5. **MNIST-like Datasets** (合成数据集)：
有些生成式模型会创造出看起来像MNIST的手写数字数据集，用于研究特定算法在相似任务上的表现。

6. **CelebA-HQ** (人脸属性识别):
虽然不是纯数字，但CelebA-HQ中的低分辨率面部图像可以用于分类任务，如表情或性别识别。

7. **CIFAR-10/100**:
这些小图像数据集包含更多种类的对象，如鸟类、车辆等，虽然不像MNIST那样聚焦于数字，但也广泛用于基础视觉识别训练。

这些数据集都可以通过相应的库获取，例如TensorFlow、PyTorch或者直接从原始网站下载，然后按照教程进行预处理和使用。选择哪个取决于你的研究兴趣和应用场景的要求。