MNIST
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MNIST(Modified National Institute of Standards and Technology database)는 0부터 9까지 손으로 쓴 숫자 이미지 7만 장으로 이루어진 데이터셋으로, 이미지 분류를 처음 배울 때 가장 먼저 쓰는 벤치마크 데이터셋이다.
- 1998년 얀 르쿤(Yann LeCun), 코리나 코르테스, 크리스토퍼 버지스가 미국 국립표준기술연구소(NIST)의 손글씨 자료를 다시 섞고 다듬어 만들었다. 원래 자료는 학습용은 인구조사국 직원, 시험용은 고등학생의 글씨로 나뉘어 있어 그대로 쓰기 어려웠다.
- 이미지는 28×28 픽셀 흑백(회색조)이고, 숫자를 가운데에 맞춰 크기를 정규화했다.
- 학습 6만 장, 시험 1만 장, 범주는 10개(숫자 0~9)다.
- 르쿤의 LeNet-5 같은 초기 합성곱 신경망의 성능을 보이는 데 쓰였다.
- 지금은 대부분의 모델이 99% 이상의 정확도를 내서 성능 차이를 가르는 벤치마크로는 너무 쉽다. 대신 딥러닝 프레임워크 예제, 교육, 새 아이디어를 빠르게 시험하는 용도로 쓴다.
- 같은 형식(28×28 흑백, 6만/1만 장, 10개 범주)에 옷·신발 사진을 담아 더 어렵게 만든 Fashion-MNIST(2017)가 대체 데이터로 쓰인다.