简述手写汉字数据集的特点

手写汉字数据集是指由手写的汉字图片组成的数据集，通常用于机器学习、深度学习等领域的研究与应用。手写汉字数据集的特点如下：
1. 大量性质：手写汉字数据集通常包含大量的图片，这些图片可以用于训练深度学习模型，提高模型的准确性和泛化能力。
2. 多样性质：手写汉字数据集中包含了不同人、不同书写风格的汉字，这些汉字的形态、大小、粗细等都有所不同，因此可以用于训练模型识别不同风格的汉字。
3. 复杂性质：汉字是一种复杂的字符，其中包含了许多曲线、直线、点等，这些特征对于机器学习模型的识别和分类都具有挑战性，手写汉字数据集可以用于训练模型解决这些挑战。
4. 可扩展性质：随着社会的发展，新的汉字不断出现，因此手写汉字数据集需要不断更新和扩充，以适应新的需求。同时，手写汉字数据集也可以与其他数据集相结合，以提高模型的泛化能力。