MNIST手写数字数据集的特点主要体现在以下几个方面：

数据量适中：MNIST数据集包含60000个训练样本和10000个测试样本，这个数据量对于深度学习初学者来说是比较友好的，既能够提供足够的数据进行训练，又不会因为数据量过大而导致训练过程过于复杂。

单色图像：MNIST数据集中的图像都是灰度图像，即每个像素点只有一个灰度值，这使得图像处理过程相对简单，减少了计算复杂度。

图像尺寸统一：所有图像的大小都是28x28像素，这种统一的尺寸便于进行批量处理和模型训练。

标注准确：每个图像都对应一个0到9之间的数字标签，这些标签都是经过人工准确标注的，保证了训练数据的准确性。

数据多样性：虽然只是手写数字，但数据集中包含了不同人的书写风格，这使得模型能够学习到更泛化的特征，提高了模型的泛化能力。

MNIST手写数字数据集是一个非常适合深度学习初学者入门的数据集，它具有适中的数据量、简单的图像处理过程、准确的标注以及一定的数据多样性。同时，由于其在机器学习领域的广泛应用，许多算法和模型都在这个数据集上进行了测试和比较，这也为研究者提供了一个很好的参考基准。