인하대학교 전자공학 종합설계 손글씨 인식 MNIST 결과보고서

1. Mnist dataset

MNIST 데이터셋은 기계 학습과 패턴 인식 분야에서 가장 많이 알려진 데이터셋 중 하나로, 손글씨 숫자 인식 문제를 해결하기 위해 고안되었다. 이 데이터셋은 0부터 9까지의 숫자를 포함하고 있으며, 총 70,000개의 이미지로 구성된다. 이 중 60,000개는 학습용 데이터셋이며, 나머지 10,000개는 테스트용 데이터셋으로 사용된다. 각 이미지는 28x28 픽셀의 크기를 가지며, 흑백으로 표현된다. 즉, 각 픽셀은 0에서 255까지의 값으로 나타내지며, 0은 검은색, 255는 흰색을 의미한다. MNIST 데이터셋의 중요한 특징 중 하나는 다양한 필기체를 포함하고 있다는 점이다. 이 데이터셋은 다양한 사람들의 손글씨로 작성된 숫자들이 포함되어 있어 여러 가지 작성 스타일과 변형을 포함하고 있다. 이는 모델이 일반화된 성능을 갖추도록 도와주며, 실제 응용에서 발생할 수 있는 다양한 변형의 숫자들을 인식할 수 있도록 설계되었다. 데이터셋은 1980년대 후반에 Yann LeCun과 그의 동료들에 의해 만들어졌으며, 원래는 편지 인식 실험을 위한 자료로 사용되었다. MNIST는 여러 분야에서 기본적인 벤치마크 데이터셋으로 자리 잡았다. 다양한 기계 학습 알고…(생략)