SVHN 데이터 세트는 데이터 전처리 및 포맷팅에 대한 요구 사항이 최소화된 머신 러닝 및 객체 인식 알고리즘을 개발하기 위한 실제 이미지 데이터 세트입니다. MNIST와 비슷한 특성을 가지고 있는 것을 볼 수 있습니다(예: 이미지가 잘린 작은 숫자임). 하지만 훨씬 더 많은 레이블이 지정된 데이터(60만 개 이상의 숫자 이미지)를 포함하고 있으며 더 어렵고 아직 해결되지 않은 현실 세계의 문제(자연 풍경 이미지에서 숫자와 숫자를 인식하는 것)에서 비롯되었습니다. 이 데이터 세트는 2011년 스탠포드 대학에서 공개되었습니다. 이 데이터는 모두 Google 스트리트 뷰 이미지의 주택 번호로부터 수집되었습니다. 관련 논문은 "비지도 학습을 통한 자연 이미지의 숫자 읽기"입니다.