minst，svhn usps都是什么数据集

MNIST、SVHN和USPS都是图像识别领域中常用的数据集。

MNIST数据集包含了一系列手写数字的图片，图片大小为28x28像素，共有10个类别（数字0-9）。MNIST是深度学习领域中最常用的数据集之一，用于训练和测试手写数字识别模型。

SVHN数据集（Street View House Numbers）包含从Google Street View中获取的数字图片，图片大小为32x32像素，共有10个类别（数字0-9）。SVHN数据集的难度较MNIST更高，因为图片中的数字尺寸和位置不固定，且存在遮挡和光照变化等干扰。

USPS数据集（United States Postal Service）也是一个手写数字数据集，图片大小为16x16像素，共有10个类别（数字0-9）。USPS数据集主要用于数字图像识别领域的研究。

相关问题

请问到底是minst数据集还是mnist数据集

Mnist数据集，通常拼写为MNIST（Mixed National Institute of Standards and Technology），是一个广泛使用的手写数字识别数据集。这个数据集由美国国家标准与技术研究院（NIST）提供，包含了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，对应着0-9这十个数字类别。它是机器学习和计算机视觉领域中入门级别的经典案例。如果你看到的是"minst"，可能是打字错误，正确的应该是MNIST。

与minst数据集相似的数据集有哪些

MNIST数据集是一个手写数字识别数据集，它包含了60000张训练图片和10000张测试图片。类似的数据集有：

1. Fashion-MNIST: 一个服装图片分类数据集，包含10个类别，共70000张灰度图像，每张图像大小为28x28像素。

2. EMNIST: 一个扩展的MNIST数据集，包含手写数字和字母，共62个类别，每个类别有2400个样本。

3. SVHN: 一个街景房屋数字分类数据集，包含10个类别，共73257张训练图片和26032张测试图片。每张图片都是32x32像素的彩色图像。

4. CIFAR-10: 一个10个类别的彩色物体分类数据集，包含50000张训练图片和10000张测试图片，每张图片大小为32x32像素。

5. CIFAR-100: 一个100个类别的彩色物体分类数据集，包含50000张训练图片和10000张测试图片，每个类别包含500张图片，每张图片大小为32x32像素。