cifar-10数据集总共包含60000张RGB图片，共10个类，大小为32*32。每个类分别有6000张图片，其中5000张为训练图片，剩余1000张为测试图片。训练集总共有50000张，被分割存在5个训练batch，分别为：data_batch_1.bin、data_batch_2.bin、data_batch_3.bin、data_batch_4.bin、data_batch_5.bin；测试集总共有10000张，存放在test_batch.bin。
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官网链接：http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html
（一）CIFAR-10 数据集简介 CIFAR-10 是由 Hinton 的学生 Alex Krizhevsky ...
CIFAR-10数据集介绍 CIFAR-10数据集由10个类的60000个32x32彩色图像组成，每个类有6000...
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简介 网站链接：CIFAR-10 CIFAR-10数据集包括由10个类别的事物，每个事物各有6000张彩色图像，每...
之前我们在使用cnn做图片分类的时候使用了CIFAR-10数据集 其他框架对于CIFAR-10的图片分类是怎么做的...
经典数据集CIFAR-10,60000张32x32彩色图像，训练集50000张，测试集10000张。标注10类，每...
5.实验 我们在 MNIST、the Toronto Face Database、CIFAR-10数据集上对我们的...
很多标准的开源数据集都是标注好的数据，我们下载下来就可以直接当训练集使用，例如MNIST, CIFAR-10。但在...
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前一段时间写了系列的机器学习入门，本期打算写深度学习入门数据集，第一个入手的是Cifar-10。Cifar-10数...
本文标题：cifar-10数据集
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