本文主要是介绍CIFAR-10图像识别数据集，希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！
CIFAR-10是由Alex Krizhevsky等人手机的一个用于图像识别的数据集，共有10个分类。CIFAR-10数据集与之前的MNIST数据集相比，它的色彩、颜色噪点较多，同一分类（如卡车）大小不一、角度不同、颜色不同，所以CIFAR-10图像识别的难度比MNIST数据集高很多。
CIFAR-10数据集共有60000个32*32的彩色图像，有50000个训练图像和10000个测试图像。共有10个分类，它们分别是，飞机、汽车、鸟、猫、鹿、狗、青蛙、马、船、卡车。每个分类有6000个图像。
- 下载读取Cifar-10数据
- 数据预处理（二维图像的数字标准化、label数字转换成One-hot向量）
Keras卷积神经网络识别CIFAR-10图像
这篇关于CIFAR-10图像识别数据集的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！
