EvoNorms-CIFAR

CIFAR10数据集的label信息文件，分别为train-label和test-label，请使用numpy读取。

用于图像分类的数据集。官网http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar-10-binary.tar.gz也有，下载速度慢点，这个快。

该数据集共有60000张彩色图像，这些图像是32*32，分为10个类，每类6000张图。这里面有50000张用于训练，构成了5个训练批，每一批10000张图；另外10000用于测试，单独构成一批。测试

keras官方例子，深度学习专用，机器学习专用，代码简单，

cifar10的network in network配置文件和model,提供了train_test和solver文件，以及㑅者训练好的model,方便那些无法下载的研究者！

经典的深度学习练习数据集，batch的形式，共六个，五个training，一个testing

Pylearn2 是建立在Theano之上的一个机器学习库，可以参考：http://deeplearning.net/software/pylearn2/ 本资源为pylearn2的训练数据集

cifar10图片集，由原始数据集转换而来的cifar10图片集

cifar10图库读取出来的图片文件,分3个文件上传,这是第一个。

cifar10数据集 官网很慢 也可以关注公众号：沉木之家 回复cifar10 获取百度网盘链接 两个版本 cifar-10-binary.tar.gz 和 cifar-10-pyth