MNIST手写数字识别数据集

MNIST 手写数字数据集是前端转 AI 方向绕不开的入门素材。28x28 的灰度图，数据量也不大，跑起来贼快，哪怕你是第一次上手深度学习，也能轻松搞定。

图像是标准格式，每张就是一张黑白的手写数字图片，从 0 到 9 都有，配套标签文件直接拿来用。训练集和测试集都整理好了，结构清晰，压缩包解一解，基本就能开工。

图像预挺重要，像归一化是必做的，把像素值从 0-255 压到 0-1，模型收敛更快。你要是想提升点效果，还可以加个中心对齐或小范围裁剪，是在卷积神经网络（CNN）里，这种蛮有用。

模型搭建也直白，几层Conv2D+MaxPooling再接Dense，一层Softmax。用keras或者pytorch都能快速搭个 Demo。你要是懒得从零写，网上也有一堆现成的模板。

优化器和损失函数就别整太复杂了，cross-entropy配Adam或者SGD就能出效果。训练时记得带个验证集，模型涨不上去了就早停，别浪费时间。

评估方式嘛，Accuracy基本够用，毕竟这个数据集蛮平衡。你要再抠细节，可以看Precision和Recall，不过大多数场景下也用不上。

对了，如果你想看点实际代码或者实现方案，可以看看这些：

• 卷积神经网络的 mnist 手写数字识别
• TensorFlow 实现手写数字识别
• BP 和 CNN 混搭实现识别

如果你刚开始接触图像识别或者深度学习，用 MNIST 来练手是再合适不过的了。熟悉了流程，后面转战 CIFAR-10、ImageNet 就不慌了。