MNISTデータベース
MNISTデータベースは、もともとNISTが保有していたデータセットに含まれるサンプルを再構成することによって作成されたデータベースである。元のデータセットでは、学習データセットが国勢調査局の従業員から取得したものであるのに対し、評価データセットは米国の高校生から取得したものであるため、MNISTデータベースの作成者は、そのままでは機械学習の実験には適さないと感じていた。また、NISTのデータベースに含まれる画像は当初白黒であったが、28x28ピクセルの範囲に収まるようにサイズが正規化され、グレースケール画像になるようアンチエイリアス処理も行われた。
MNISTデータベースには、60,000枚の訓練用画像と10,000枚の評価用画像が含まれている。訓練用画像の半分と評価用画像の半分をNISTの訓練データセットから取得し、残りの半分をNISTの評価データセットから取得した。データベースの作成者は、データベースで評価した手法の一覧を公開している。論文では、サポートベクターマシンを使用して誤検知率0.8%という実験結果を発表している。また関連して、EMNISTと呼ばれるMNISTに類似した拡張データセットも2017年に公開されている。このデータセットには手書きの数字と文字が含まれており、240,000枚の訓練用画像と40,000枚の評価用画像が含まれる。