CIFAR-10数据集详细介绍

CIFAR-10数据集是一个用于图像分类的常用数据集，它包含10个类别的60000张32x32像素的彩色图像。每个类别包含6000张图像，共50000张用于训练，10000张用于测试。这10个类别分别是：飞机，汽车，鸟，猫，鹿，狗，青蛙，马，船和卡车。CIFAR-10数据集是由加拿大多伦多大学的Alex Krizhevsky、Vinod Nair和Geoffrey Hinton维护的。它被广泛用于机器学习研究和比赛。