使用CNN的CIFAR-10 该项目旨在预测CIFAR-10数据集的标签。 该项目使用Keras实施深度学习。 几乎所有代码都是IPython笔记本的形式。 最终精度 分类错误 指标图 依存关系 朱皮特 凯拉斯 张量流 Matplotlib 泡菜 内容 Helper-帮助程序功能,可将数据解码并获取到IPython笔记本 基本-IPython笔记本测试助手功能并列出数据集中的图像 简单的CNN-从Keras示例中获取CNN的简单实现的IPython Notebook 改进的CNN-IPython笔记本,它使用具有图像增强功能的纯CNN网络来降低模型的准确性 模型文件(.h5)-保存的不同