CIFAR-10 教程：入门指南😺📚

欢迎来到 CIFAR-10 教程！这是一个经典的图像分类数据集，包含 10 个类别的 60,000 张 32x32 彩色图片。以下是快速上手的指南：

🧠 什么是 CIFAR-10？

CIFAR-10 是由加拿大高级研究所（CIFAR）创建的图像数据集，广泛用于监督学习算法的基准测试。

• 类别：飞机✈️、汽车🚗、鸟类🐦、猫😺、鹿🦌、狗🐶、青蛙🐸、马🐴、船⛵、卡车🚚
• 图片数量：每个类别 6,000 张，共 60,000 张
• 尺寸：32x32 像素，RGB 三通道

📦 数据集结构

数据集分为训练集（50,000 张）和测试集（10,000 张），每个文件夹对应一个类别：

/cifar-10-batches-py/
  ├── data_batch_1
  ├── data_batch_2
  ├── ...
  ├── test_batch
  └── meta

📌 扩展阅读：点击了解 CIFAR-10 的详细组成

🚀 使用场景

CIFAR-10 常用于：

• 卷积神经网络（CNN）入门实践
• 图像分类模型的性能对比
• 数据增强与迁移学习案例

📚 学习路径推荐

1. 先掌握基础：深度学习入门
2. 实战 CNN 模型：PyTorch 实例
3. 尝试数据增强技巧：图像预处理指南

❤️ 小贴士

• 用 matplotlib 可视化图片时，记得添加 plt.imshow(img, cmap='gray')
• 遇到过拟合？试试添加 Dropout 层
• 想挑战更高难度？可升级到 CIFAR-100

祝你学习顺利！🚀