CIFAR-10 是机器学习领域广泛使用的标准图像数据集，包含 60,000 张 32x32 高清彩色图像，分为 10 个类别（如飞机、汽车、鸟类、猫、deer、狗、青蛙、马、船和卡车）。每张图像经过精心标注，适合用于训练和测试深度学习模型。
数据集特点 ✅
- 📊 10 个类别：涵盖日常物体与场景，便于多任务学习研究
- 🧠 标准化格式：RGB 32x32 像素，统一尺寸便于模型输入
- 📁 分训练集/测试集：50,000 张用于训练，10,000 张用于验证
- 🌍 国际通用性：被全球研究人员广泛采用，社区支持完善
使用场景 🚀
- 🤖 图像分类：作为经典基准测试模型性能
- 🔍 目标检测：结合其他工具扩展研究
- 🔄 生成对抗网络 (GAN)：用于生成逼真图像的训练数据
- 🛠️ 计算机视觉入门：适合初学者实践神经网络算法
延伸学习 📚
如需了解如何使用 CIFAR-10 进行模型训练，可参考：
深度学习实战教程