cifar10图像分类各类准确率

在CIFAR-10图像分类任务中，通常会计算每个类别的准确率作为性能指标。CIFAR-10数据集包含10个类别，分别是飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车。以下是一些常见模型在CIFAR-10上的准确率表现（精确到小数点后两位）：

1. AlexNet: 84.70%
2. VGGNet: 92.90%
3. GoogLeNet: 93.30%
4. ResNet: 93.60%
5. DenseNet: 94.00%
6. MobileNet: 89.00%
7. EfficientNet: 94.50%

这些准确率是基于常见的深度学习模型在CIFAR-10数据集上进行训练和测试得出的结果。请注意，具体的准确率可能会因模型架构、超参数设置、数据预处理方法和训练过程等因素而有所差异。此外，最新的研究成果可能会有更高的准确率。