在给定代码中：
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x_train：代表训练数据集的输入特征，即训练图像数据。 -
x_test：代表测试数据集的输入特征，即测试图像数据。 -
y_train：代表训练数据集的目标标签，即训练图像对应的类别。 -
y_test：代表测试数据集的目标标签，即测试图像对应的类别。
具体解释如下：
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x_train和x_test是输入特征（图像数据）的数组。在代码中，它们通过对原始图像数据进行归一化（除以255）和加噪声的处理来生成。x_train的形状为(训练样本数量, 图像高度, 图像宽度, 通道数)，x_test的形状为(测试样本数量, 图像高度, 图像宽度, 通道数)。通道数为1表示灰度图像。 -
y_train和y_test是目标标签的数组。在代码中，它们通过使用keras.utils.to_categorical函数将原始的类别标签转换为二进制类别矩阵。例如，原始的类别标签为数字1，转换后的二进制类别矩阵为[0, 1, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0, 0]，其中索引1处为1，表示该样本属于类别1。y_train的形状为(训练样本数量, 类别数量)，y_test的形状为(测试样本数量, 类别数量)。在这里，类别数量为10，因为MNIST数据集有10个类别（数字0到9）。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-781242.html
因此，x_train、x_test是输入图像数据，y_train、y_test是对应的目标类别标签。这些数据被用于训练和评估深度学习模型。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-781242.html
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