MNIST两位数字分类数据集

MNIST两位数字分类数据集

数据来源：互联网公开数据

标签：手写数字识别,图像分类,机器学习,模式识别,深度学习,计算机视觉,MNIST

数据概述： 本数据集基于经典的MNIST手写数字数据集，每张图像包含两个手写数字，而非单一数字。数据集分为训练集和测试集两部分，其中训练集包含55,000个样本，测试集包含5,000个样本。每个样本为一张包含两个手写数字的图像，目标是同时对两个数字进行准确分类。

数据用途概述： 该数据集适用于手写数字识别、图像分类算法研究、模式识别模型训练等多种场景。研究人员可以利用此数据集训练和优化多目标分类模型；开发者可用于验证算法在复杂场景下的性能；教育机构和培训机构可将其作为教学案例，帮助学习者理解多目标分类任务的实现方法。此外，数据集也适合用于基准测试，评估不同算法在处理多对象图像任务中的表现。