联邦学习MNIST手写数字图像数据集FederatedLearningMNISTHandwrittenDigitImages-aminbira
数据来源：互联网公开数据
标签：MNIST, 图像识别, 联邦学习, 计算机视觉, 数据集, 机器学习, 分布式学习, 数据隐私
数据概述：
该数据集包含基于MNIST手写数字图像数据集构建的多个子集，用于模拟联邦学习环境。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间信息，可视为静态数据集。
地理范围：数据模拟了多个客户端的数据分布，不涉及具体的地理位置信息。
数据维度：数据集的核心是MNIST手写数字图像数据，每个样本包含784个像素值（pixel_0到pixel_783），对应28x28像素的灰度图像。
数据格式：CSV格式，每个文件包含图像像素数据。数据集结构模拟了不同的数据分布情况，例如IID（独立同分布）、非IID（非独立同分布）等，用于测试联邦学习算法在不同数据异构性下的表现。
来源信息：基于MNIST数据集，经过处理后生成，用于模拟联邦学习场景。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于联邦学习算法的研究与开发，尤其是在处理数据异构性、隐私保护等方面。
行业应用：为人工智能行业提供数据支持，特别是在分布式机器学习、边缘计算等领域。
决策支持：支持在隐私敏感场景下进行机器学习模型的训练和优化。
教育和培训：作为机器学习、深度学习、联邦学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解联邦学习的原理和应用。
此数据集特别适合用于探索联邦学习算法在不同数据分布下的性能表现，评估隐私保护策略，以及提升模型的泛化能力。
