mnist手写数字分类

MNIST（Modified National Institute of Standards and Technology）是一个非常著名的计算机视觉数据集，主要用于手写数字识别的基准测试。它由美国国家标准和技术研究院创建，包含60,000个训练样本和10,000个测试样本，每个样本都是28x28像素的灰度图像，共10种类别，代表0到9的手写数字。

MNIST数据集的特点是简单易用，但因为其广泛的应用于机器学习入门教程中，它的性能表现对算法的准确性和效率有着较高的要求。对于新手来说，它是训练深度学习模型（如卷积神经网络CNN）的好起点，特别是对于那些想要了解基础神经网络架构和优化算法的开发者。