CIFAR-10 是一个常用的图像数据集，包含 10 个类别的 60,000 张 32x32 的彩色图像，每个类别有 6,000 张图像。以下是对 CIFAR-10 数据集的简要介绍。
数据集结构
CIFAR-10 数据集分为五个批次，每个批次包含一个类别的 10,000 张图像，以及一个批次的标签文件。每个批次的数据格式如下：
data_batch<id>: 包含该批次图像的 10,000 个 NumPy 数组，每个数组表示一个图像。batches.meta: 包含数据集的标签和类别信息。
数据集用途
CIFAR-10 数据集常用于图像分类任务，特别是在深度学习领域。由于其包含多种类型的图像，且图像尺寸较小，因此适合用于图像识别和分类算法的测试和训练。
数据集获取
您可以通过以下链接获取 CIFAR-10 数据集：
扩展阅读
如果您想了解更多关于 CIFAR-10 数据集的信息，可以阅读以下文章：
CIFAR-10 图像示例