wicwiu를 이용하여 MNIST data를 학습시킨다.
MNIST는 인공지능 연구의 권위자 LeCun교수가 만든 데이터 셋이고 현재 딥러닝을 공부할 때 반드시 거쳐야할 Hello, World같은 존재입니다. MNIST는 60,000개의 트레이닝 셋과 10,000개의 테스트 셋으로 이루어져 있고 이중 트레이닝 셋을 학습데이터로 사용하고 테스트 셋을 신경망을 검증하는 데에 사용합니다.
MNIST는 간단한 컴퓨터 비전 데이터 세트로, 아래와 같이 손으로 쓰여진 이미지들로 구성되어 있습니다. 숫자는 0에서 1까지의 값을 갖는 고정 크기 이미지 (28x28 픽셀)로 크기 표준화되고 중심에 배치되었습니다. 간단히 하기 위해 각 이미지는 평평하게되어 784 피쳐의 1-D numpy 배열로 변환되었습니다 (28 * 28).
Mnist 데이타셋에는 총 60,000개의 데이타가 있는데, 이 데이타는 크게 아래와 같이 세종류의 데이타 셋으로 나눠 집니다. 모델 학습을 위한 학습용 데이타인 mnist.train 그리고, 학습된 모델을 테스트하기 위한 테스트 데이타 셋은 minst.test, 그리고 모델을 확인하기 위한 mnist.validation 데이타셋으로 구별됩니다. 각 데이타는 아래와 같이 학습용 데이타 55000개, 테스트용 10,000개, 그리고, 확인용 데이타 5000개로 구성되어 있습니다.
각 데이타셋은 학습을 위한 글자 이미지를 저장한 데이타 image 와, 그 이미지가 어떤 숫자인지를 나타낸 라벨 데이타인 label로 두개의 데이타 셋으로 구성되어 있습니다.
출처: https://sdc-james.gitbook.io/onebook/4.-and/5.1./5.1.3.-mnist-dataset
