MNIST数据集

MNIST数据集是机器学习中的基础数据库,常用于模式识别和深度学习实验,如 CapsNet。它包含60000个训练样本和10000个测试样本,每个图像为28*28的灰度手写字符。本文通过Python的tensorflow和cv2模块展示如何处理和查看MNIST数据,包括数据的一致性检查、训练集与验证集划分,并提供数据加载的方法。

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 MNIST数据集作为机器学习界的“Hello World”,是学习模式识别和各大深度学习框架的基础数据库。2017年,大神Hinton的最新研究方向CapsNet就是基于该数据集做的实验。该数据集是手写字符,如下图所示。数据集源自NIST,后经CNN鼻祖Lecun等人修改后创建,共包含60000个训练样本和10000个测试样本,验证样本每张图为28*28的灰度图像。


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