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手写数字的MNIST数据集，该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28*28)个特征。
数据库的原始创建者保留了一些经过测试的方法的列表。在他们的原始论文中，他们使用支持向量机获得0.8％的错误率。类似于MNIST的扩展数据集EMNIST已于2017年发布，其中包含240,000个训练图像和40,000个手写数字和字符的测试图像。
本文利用Python语言，在JupyterNotebook进行程序编写，通过神经网络学习算法对MNIST手写数据集进行数字识别，并且对学习率（learningrate）、节点数（nodes）进行分析，找出最佳的学习率和节点数，使得神经网络对数字识别的准确率达到0.9744
MNIST共包含70000张手写数字图片，其中有60000张用作训练集，10000张用作测试集。原始数据集可在MNIST官网下载。下载之后得到4个压缩文件：train-images-idx3-ubyte.gz#60000张训练集图片train-labels-idx1-ubyte.gz#60000张训练集图片对应的...
MNIST数据库源自一个更大型的数据集NISTSpecialDatabase19，其中包含了数字、大写和小写字母的手写字母。本论文介绍了一个全NIST数据集的变体，我们将其称之为ExtendedMNIST（EMNIST），其遵循了与创建MNIST数据集时所用的相同的转换范式。
这些论文如果真的在其他数据集上效果会好吗？刚投了一篇基础网络结构的文章，分享一下我个人的看法。首先答案是否定的，在cifar和mnist上效果好的网络不一定在其他数据集上就好，有时候甚至连imagenet上效果好的，在实践中也不一定奏效的。
MNIST数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，很多教程都会对它”下手”几乎成为一个“典范”，可以说它就是计算机视觉
手写数据库有标签或有部分标签，可以用MNIST数据库上训练好的模型在有标签的数据上进行微调（Fine-tuning）。手写数据库无标签，可以考虑无监督域适应学习（UnsupervisedDomainAdaptation），其中包括在特征层面上进行对齐，域对抗（DomainConfusion）和伪标签生成等，具体的可以搜索相应论文来参考。
手写数字的MNIST数据集，该数据集包含60,000个用于训练的示例和10,000个用于测试的示例。这些数字已经过尺寸标准化并位于图像中心，图像是固定大小(28x28像素)，其值为0到1。每个图像都被平展并转换为784(28*28)个特征。
数据库的原始创建者保留了一些经过测试的方法的列表。在他们的原始论文中，他们使用支持向量机获得0.8％的错误率。类似于MNIST的扩展数据集EMNIST已于2017年发布，其中包含240,000个训练图像和40,000个手写数字和字符的测试图像。
本文利用Python语言，在JupyterNotebook进行程序编写，通过神经网络学习算法对MNIST手写数据集进行数字识别，并且对学习率（learningrate）、节点数（nodes）进行分析，找出最佳的学习率和节点数，使得神经网络对数字识别的准确率达到0.9744
MNIST共包含70000张手写数字图片，其中有60000张用作训练集，10000张用作测试集。原始数据集可在MNIST官网下载。下载之后得到4个压缩文件：train-images-idx3-ubyte.gz#60000张训练集图片train-labels-idx1-ubyte.gz#60000张训练集图片对应的...
MNIST数据库源自一个更大型的数据集NISTSpecialDatabase19，其中包含了数字、大写和小写字母的手写字母。本论文介绍了一个全NIST数据集的变体，我们将其称之为ExtendedMNIST（EMNIST），其遵循了与创建MNIST数据集时所用的相同的转换范式。
这些论文如果真的在其他数据集上效果会好吗？刚投了一篇基础网络结构的文章，分享一下我个人的看法。首先答案是否定的，在cifar和mnist上效果好的网络不一定在其他数据集上就好，有时候甚至连imagenet上效果好的，在实践中也不一定奏效的。
MNIST数据集(MixedNationalInstituteofStandardsandTechnologydatabase)是美国国家标准与技术研究院收集整理的大型手写数字数据库，包括6万张28x28的训练样本，1万张测试样本，很多教程都会对它”下手”几乎成为一个“典范”，可以说它就是计算机视觉
手写数据库有标签或有部分标签，可以用MNIST数据库上训练好的模型在有标签的数据上进行微调（Fine-tuning）。手写数据库无标签，可以考虑无监督域适应学习（UnsupervisedDomainAdaptation），其中包括在特征层面上进行对齐，域对抗（DomainConfusion）和伪标签生成等，具体的可以搜索相应论文来参考。
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