Ensemble De Données De Chiffres Manuscrits MNIST

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L'ensemble de données MNIST est un ensemble de données numériques manuscrites qui contient 60 000 exemples d'ensembles d'entraînement et 10 000 exemples d'ensembles de tests. Il est principalement utilisé pour la classification d'images dans le domaine de la vision artificielle. Les chiffres de cet ensemble de données ont été normalisés en taille et centrés sur des images de taille fixe.

L'ensemble de données MNIST a été publié par le Courant Institute de l'Université de New York, le Google New York Laboratory et le Microsoft Redmond Research Institute en novembre 1998. Les principaux éditeurs étaient Y. LeCun, L. Bottou, Y. Bengio et P. Haffner. Il s’agit actuellement de l’ensemble de données de formation le plus classique pour la classification d’images.