Keras_Cifar_CNN.ipynb

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

CIFAR-10数据集是机器学习中的一个通用的用于图像识别的基础数据集，官网链接为：The CIFAR-10 dataset

官网下载速度太慢 The CIFAR-10 dataset consists of 60000 32x32 colour images in 10 classes, with 6000 images

从www.cs.toronto.edu下载的文件，境外文件下载慢，提供给大家，放在Caffe根目录，data/cifar10直接使用

pytorch版本densenet,基于cifar_10的预训练权重。详细指标参见 https://github.com/huyvnphan/PyTorch_CIFAR10

里面有百度云下载链接,永久有效,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100

利用cifar10训练集训练10分类器，正确率90%以上，框架是pytorch，亲测有效，需要的小伙伴自取哈~

CIFAR10数据集的识别，卷积神经网络，人工智能，机器学习

cifar10图库读取出来的图片文件，分3个文件上传，这是第三个。

图片分类网络入门练手。在CIFAR10数据集上训练一个分类器的过程包含了神经网络的主要步骤: 1. 加载训练和测试数据集 2. 定义卷积神经网络 3. 定义损失函数 4. 训练神经网络 5. 在测试数