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我调试好的代码，里面包括数据，源代码2份，PPT,只要修改文件读取路径就可以使用。可以配合中国大学MOOC里的《深度学习应用开发-TensorFlow实践》课程学习，数据集官网下载太慢了，我这里下好了
cifar训练数据集，详情请看http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html。
用于CIFAR-10-图像分类的卷积神经网络 使用CNN进行CIFAR-10图像分类 CIFAR-10数据集包含来自10类的32x32彩色图像:飞机,汽车,鸟类,猫,鹿,狗,青蛙,马,船,卡车: 1.
1.使用torchvision加载并预处理CIFAR-10数据集、2.定义网络3.定义损失函数和优化器4.训练网络并更新网络参数5.测试网络
kaggle官方的数据，数据简介： CIFAR-10数据由10类60,000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。官方数据中有50,000张训练图像和10,000张测试图像。我们保留了原始数
tensorflow卷积神经网络cifar10有代码解析对于入门学习者很有帮助
这是基于 CIFAR10 数据集的 CNN 在 TensorFlow 上的实现，与 上一个 相比增加了 TensorBoard 的实现，可以在浏览器中查看可视化结果。tensorboard 目录存放着
CIFAR-100 图片格式数据集,按 100 分类文件夹储存,链接:https://pan.baidu.com/s/1jKxDXaj_n87egmI1OxmClA 提取码:p141
cifar100pyhon版本的数据集，文件夹里添加加一个load_data.py代码，用于演示如何提取所需100数据集文件,有兴趣的可以下载使用
基于深度卷积神经网络的CIFAR10数据识别是一个重要的应用领域。使用GoogLeNet网络进行CIFAR10数据的识别和分类，通过对网络结构的解析和实验结果的分析，说明了GoogLeNet网络能够有
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