基于卷积神经网络的CIFAR10图像分类

基于CNN的CIFAR10图像分类

• 一、CIFAR10数据集介绍
• • 1.1 数据集介绍
  • 1.2 数据集的下载和测试
• 二、实验步骤
• • 2.1 定义标签字典
  • 2.2 数据预处理
  • 2.3 定义网络结构
  • 2.4 查看模型摘要
  • 2.5 模型训练
  • 2.6 可视化训练过程数据
  • 2.7 评估模型及预测
  • 2.8 应用模型及预测
• 三、实验结果
• • 3.1 定义显示图像数据及其对应标签的函数
  • 3.2 可视化预测结果

一、CIFAR10数据集介绍

1.1 数据集介绍

  CIFAR-10 数据集由10个类别的60000张32x32彩色图像组成，每类6000张图像。有50000张训练图像和10000张测试图像。
  数据集分为五个训练批次和一个测试批次，每个批次有 10000 张图像。测试批次包含从每个类别中随机选择的