经典 MNIST 手写数字数据集下载|6 万训练集 + 1 万测试集 机器视觉图像分类专用
MNIST 手写数字数据集(MNIST Dataset)是机器视觉、深度学习领域经典的图像分类练习数据集,由纽约大学库兰特研究所、谷歌纽约实验室及微软雷德蒙研究院联合打造,于 1998 年 11 月正式发布,核心发布人为 Y. LeCun、L. Bottou、Y. Bengio 和 P. Haffner。
数据集包含 60,000 个示例训练集和 10,000 个示例测试集,所有手写数字均经过尺寸标准化处理,以固定尺寸图像为中心,数据格式统一,可直接用于模型训练与验证。
核心适用场景:
机器视觉入门练习、图像分类算法调试
深度学习模型(CNN、神经网络等)训练与测试
学生课程作业、科研实验数据支撑
AI 算法入门实战、编程学习案例素材
可用途径:
支持主流编程框架(Python、TensorFlow、PyTorch 等)调用,适配 R、MATLAB 等数据分析工具,下载后可直接用于本地模型开发、在线实验平台验证,满足学习、科研、项目开发等多场景需求。
MNIST 手写数字数据集.zip
(1.19 KB, 需要: RMB 10 元)


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