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Cifar-10 由 60000 张 32*32 的 RGB 彩色图片构成,共 10 个分类。50000 张训练,10000 张测试。
keras卷积神经网络下的CIFAR-10图像识别,该资源由浅入深，让你从0基础一步一步搭建神经网络模型。
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深度学习cifar_10代码带数据集,框架代码有LeNet框架，Vgg框架，inception_net框架，resnet框架，代码已调通，修改路径即可，随下随用，随下随用，随下随用!!!
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
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
利用CIFAR10开源数据集实现图像的分类pytorch代码含有注释简洁易懂直接可以运行适合刚开始学习机器学习的同学.
卷积神经网络经典代码，采用tensorflow框架，能够实现对cifar10数据集的经典分类。
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。
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
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