Multi Digit MNIST Classification

MNIST数据集是一个缩写，代表修改后的美国国家标准与技术研究所数据集。它包含60,000个28x28像素的灰度手写数字图像，范围从0到9。任务是将给定的手写数字图像分类到10个类别中，代表从0到9的整数值。这是一个广泛使用且深入理解的数据集，大多数情况下被认为是已解决的。表现最好的模型是深度学习卷积神经网络，其分类准确率超过99%，在保留的测试数据集上的错误率在0.4%到0.2%之间。