MNIST 数据集已经是一个几乎每个初学者都会接触的数据集, 很多实验、很多模型都会以MNIST 数据集作为训练对象, 不过有些人可能对它还不是很了解, 那么今天我们一起来学习一下MNIST 数据集，同时构建残差网络来识别手写数字。 1.MNIST 介绍 MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，MNIST的图像，每张图片是包含28 像素× 28

1.数据集介绍 CIFAR-10 数据集由 10 个类的 60000 张 32x32 彩色图像组成，每类 6000 张图像。有 50000 张训练图像和 10000 张测试图像。 数据集分为5个训练批次和1个测试批次，每个批次有10000张图像。测试批次正好包含从每个类中随机选择的 1000 张图像。训练批次以随机顺序包含剩余的图像，但某些训练批次可能包含来自一个类的图像多于另一个类的图像。在它

MNIST 数据集已经是一个几乎每个初学者都会接触的数据集, 很多实验、很多模型都会以MNIST 数据集作为训练对象, 不过有些人可能对它还不是很了解, 那么今天我们一起来学习一下MNIST 数据集，同时构建残差网络来识别手写数字。 1.MNIST 介绍 MNIST手写数字数据库具有60,000个示例的训练集和10,000个示例的测试集，MNIST的图像，每张图片是包含28 像素× 28