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基于所学的TensorFlow知识，我搭建了一个LeNet5结构的神经网络模型，并使用它对CIFAR-10数据集进行训练和预测。通过这个实验，我旨在测试自己对基础知识的掌握程度，同时提升自主学习和动手
tensorflow卷积神经网络cifar10有代码解析对于入门学习者很有帮助
Tensorflow Keras cifar10 ,cifar100,fashion_mnist 数据文件。存放位置C:\Users\XXXX\.keras\datasets
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在windows上，利用深度学习框架caffe训练cifar10的完整的步骤和流程，当然前提是已经下载好了caffe所需的配置环境
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caffe学习笔记caffe与CIFAR10和一些周边,清晰的一份caffe在CIFAR上的使用教程，更有提及python中的caffe
PyTorch顾问实例 对CIFAR-10和MNIST的对抗攻击。 这些笔记本使用生成对抗示例,以攻击PyTorch模型。 将来可能会针对更多数据集提供更多方法。
本文通过对MobileNet V1、V2和V3在CIFAR10数据集上的训练和迁移学习进行实验，探究其对图片分类任务的效果。实验结果显示，MobileNet V3在CIFAR10数据集上的分类准确率最
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