cifar10数据集VGG

cifar10数据集是一个用于图像分类的常用数据集，包含了10个不同类别的图像。VGG是一种卷积神经网络模型，VGG16是其中的一种变体，它在cifar10数据集上的应用也是很常见的。通过引用和的内容，我们可以了解到如何使用Keras框架实现VGG16模型来对cifar10数据集进行分类。代码中对模型进行了一些修改，比如将输入尺寸调整为32x32，最后的softmax输出调整为cifar10的10类输出。此外，代码中还使用了BN（Batch Normalization）技术来加速训练过程。在代码中的数据增强部分，作者提到虽然数据增强可以提高模型的泛化能力，但在cifar10数据集上使用数据增强会导致模型效果变差，因此没有使用数据增强。最后，代码中的结果保存部分是用来保存训练后模型的预测结果。通过这些信息，我们可以了解到如何使用VGG16模型来对cifar10数据集进行分类，并可以根据需要对代码进行进一步的修改和优化。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [keras实现VGG16 CIFAR10数据集方式](https://download.csdn.net/download/weixin_38680308/12849984)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *2* [学习记录——VGG16跑cifar10数据集](https://blog.csdn.net/DY_JY/article/details/118356667)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
- *3* [Deep Residual Learning for Image Recognition](https://blog.csdn.net/weixin_36670529/article/details/100095419)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 33.333333333333336%"]
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