什么是 CIFAR-10？

CIFAR-10 是一个常用的小规模图像数据集，包含 10 个类别（如飞机、汽车、鸟类等），每类 6000 张 32x32 彩色图片，总计 6 万张。它是训练图像分类模型的理想入门案例！

cifar10_dataset

🧰 环境准备

确保已安装以下工具：

  • TensorFlow 2.x（推荐版本 2.10+）
  • Python 3.8+
  • Jupyter Notebook（可选，用于交互式调试）

🔗 扩展阅读：TensorFlow 官方入门文档

🧠 模型构建思路

以下是一个基础 CNN 模型的框架： 

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Conv2D(32, (3,3), activation='relu', input_shape=(32,32,3)),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    tf.keras.layers.Conv2D(64, (3,3), activation='relu'),
    tf.keras.layers.MaxPooling2D(2,2),
    tf.keras.layers.Flatten(),
    tf.keras.layers.Dense(64, activation='relu'),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

📌 提示：可添加 Dropout 层防止过拟合，或尝试不同激活函数（如 LeakyReLU）提升性能。

🔄 训练与评估

model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

model.fit(train_images, train_labels, epochs=10, validation_data=(test_images, test_labels))

📊 通常在 10 个 epochs 内可达到 70%+ 准确率。若想可视化训练过程，可使用 TensorBoard！

📌 小技巧

  • 数据增强：通过 tf.keras.layers.RandomFlip 或 RandomRotation 提升泛化能力
  • 迁移学习：尝试用 EfficientNet 预训练模型微调
  • 优化器选择：SGD 与 Adam 的效果差异显著，建议对比实验

🚀 下一步计划

  • 探索更复杂的模型（如 ResNet）
  • 尝试使用 TFRecords 格式优化数据读取
  • 学习分布式训练与模型量化技巧

如需完整代码示例，可访问 TensorFlow CIFAR-10 教程 下载！