MNIST是在机器学习领域中的一个经典问题。该问题解决的是把28x28像素的灰度手写数字图片识别为相应的数字，其中数字的范围从0到9。
MNIST 数据集来自美国国家标准与技术研究所, National Institute of Standards and Technology (NIST). 训练集 (training set) 由来自 250 个不同人手写的数字构成, 其中 50% 是高中学生, 50% 来自人口普查局 (the Census Bureau) 的工作人员. 测试集(test set) 也是同样比例的手写数字数据。
数据类似于：
网上有一些相关的讲解和用例，下面将列出笔者认为较为详细和经典的一些学习链接，大家一起学习讨论一下。
https://blog.csdn.net/sarsscofy/article/details/78541836
https://blog.csdn.net/barry_j/article/details/78864739
https://www.jianshu.com/p/1c63c3cdcc1a
https://blog.csdn.net/simple_the_best/article/details/75267863