CIFAR-10 是一个广泛使用的图像分类数据集，包含 60,000 张 32x32 彩色图片，分为 10 个类别（如飞机、汽车、鸟类等）。以下是关于该示例的关键信息：

🧠 数据集特点

  • 图片尺寸：32x32 像素，RGB 三通道
  • 类别分布：6,000 张/类，涵盖 10 种常见物体
  • 训练/测试划分：50,000 张训练图 + 10,000 张测试图
  • 应用场景：适合入门级图像分类模型训练

📦 使用方法

  1. 安装依赖：确保已安装 TensorFlow/Keras
  2. 加载数据：通过 keras.datasets.cifar10.load_data() 获取
  3. 数据预处理：归一化像素值至 [0,1] 区间
  4. 构建模型：推荐使用卷积神经网络（CNN）
  5. 训练与评估：使用 model.fit() 进行训练，model.evaluate() 测试性能

📈 模型效果

  • 基线准确率：约 60%（全连接网络）
  • 高级模型：可达到 80%+（如使用 CNN）
  • 可视化建议：使用 TensorBoard 监控训练过程
CIFAR-10

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