MNIST数据集是机器学习和深度学习领域中广泛使用的一个经典数据集，主要用于训练和测试图像识别模型。它由美国国家标准与技术研究所（NIST）的原始数据集经过修改后形成的，因此被称为“Modified National Institute of Standards and Technology database”（MNIST）。
MNIST数据集包含60,000张训练图像和10,000张测试图像，共计70,000张图像。每张图像的尺寸为28×28像素，为灰度图像，像素值范围为0到255，其中0表示白色，255表示黑色。每张图像都对应一个数字标签（0到9），表示图像中手写的数字。
MNIST数据集中的图像来源于250个不同人的手写数字，其中50%由高中生和50%由美国人口普查局的工作人员提供。这些图像经过了尺寸标准化和归一化处理，以确保图像的统一性和一致性。
MNIST数据集在机器学习和深度学习领域具有重要地位，因其结构简单、易于处理，常被用作入门和基准测试的工具。它被广泛用于训练和测试各种图像分类模型，如卷积神经网络（CNN）等。此外，MNIST数据集可以通过多种方式获取和加载，例如使用TensorFlow、PyTorch等流行机器学习库中的内置函数。
MNIST数据集是机器学习和深度学习领域中不可或缺的基础数据集，为初学者和研究人员提供了良好的起点和实践平台
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