cifar10数据集作用

CIFAR-10数据集是一个用于图像分类任务的经典数据集。它包含了10个类别的60000张32x32像素的彩色图片，每个类别有6000张图片。这些图片被分为训练集和测试集，训练集包含50000张图片，测试集包含10000张图片。CIFAR-10数据集是一个相对较小的数据集，但是由于其多样性和真实性，它仍然是图像分类领域中的重要数据集之一。

CIFAR-10数据集被广泛用于测试和比较各种图像分类算法的性能，包括卷积神经网络（CNN）、支持向量机（SVM）、随机森林等。在深度学习领域，CIFAR-10数据集是一个非常受欢迎的数据集，许多研究人员和工程师都使用它来测试和训练新的神经网络算法。