vgg16训练cifa数据集效果

VGG16是一个经典的卷积神经网络模型，常用于图像分类任务，而CIFAR-10数据集是一个包含10个类别的图像数据集，每个类别有6000张32x32的彩色图像。使用VGG16模型对CIFAR-10数据集进行训练，可以得到比较好的分类效果。

具体来说，使用VGG16模型在CIFAR-10数据集上进行训练，可以得到约90%的分类精度，这个结果已经比较不错了。当然，具体的分类精度还会受到很多因素的影响，比如模型的超参数设置、数据增强策略等等。

需要注意的是，VGG16模型有很多变种，比如VGG19、VGG-M、VGG-F等等，这些模型在网络结构和参数数量上会有所不同，因此对CIFAR-10数据集的分类精度也会有所差异。