MNIST手写识别训练数据
手写识别的训练数据其实你可以直接上手 MNIST，这玩意儿真的是机器学习领域的“Hello World”。图像小巧（只有 28x28），数据量也不算大，一台普通电脑就能跑起来。训练集有 6 万张图，测试集 1 万张，格式简单清晰，适合练手。
MNIST 的图像都是灰度图，像素值从 0 到 255，一般会先做个归一化，也就是把值缩放到 0 到 1 之间。这样模型训练起来更快，效果也更稳。你要是用 TensorFlow 或 PyTorch，一行代码搞定，贼方便。
模型方面，用个最基础的 全连接神经网络 也能跑出不错的效果。想玩点花的？上 卷积神经网络（CNN）。像边缘检测、局部特征提取，这些 CNN 天生擅长。搞点数据增强，比如图像旋转、平移啥的，准确率还能再蹭蹭往上涨。
不过要注意，MNIST再经典，也有点“被刷烂”的味道。如果你模型在这上面跑得飞起，换个更复杂的数据集，比如 Fashion-MNIST 或者 CIFAR 试试看，挑战性高多了。
另外，如果你自己写数据读取逻辑，要记得train-images-idx3-ubyte和train-labels-idx1-ubyte这些文件是二进制格式，得用专门的方法解析。嫌麻烦就用框架自带的 API，省心多了。
感兴趣的话可以看看下面这些实战教程和源码：
如果你刚入坑深度学习，又想整点可视化结果，MNIST真的是个不错的切入点。跑通了，成就感也不小。
文件大小：11.06MB
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