cifar-100数据集在VGGNet

中的表现

cifar-100数据集是一个经典的图像分类数据集，其中包含100个不同类别的图像，每个类别包含600张32x32的彩色图像。在VGGNet中，可以使用不同的模型结构和参数设置来训练和评估cifar-100数据集的性能。

根据实验结果，VGGNet模型在cifar-100数据集上表现良好，可以达到很高的分类准确率。例如，使用VGG19模型结构和默认参数设置，在cifar-100数据集上训练，可以达到约70%的测试集分类精度。同时，使用不同的模型结构和参数设置，也可以进一步优化模型性能，提高分类准确率。

总之，VGGNet在cifar-100数据集上表现出色，是一种有效的图像分类模型。