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针对cifar数据集，利用已有Xception模型，微调模型后，进行分类训练。

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cifar-深度学习 这是创建深度学习算法以对CIFAR10数据集进行分类的CIFAR10 。 我们正在使用深度学习对数据集进行分类。 这是一个正在进行的兼职项目。 ###HISTORY 2014 年 7 月 28 日 - 由 Zaw Htet Aung 和 Titipat Achakulvisut 创建 ###成员 Zaw Htet Aung 现任泰国玛希隆大学生物医学工程硕士。 现在 Titipat Achakulvisut 是美国芝加哥西北大学生物医学工程专业的硕士生。 他的背景是电气工程，专注于信号处理和控制理论。

CIFAR-10图像数据集

cifar-10深度学习做图像处理的入门数据集，含有10个种类的图片

CIFAR-10的Pytorch对抗训练 该存储库为CIFAR-10上的对抗训练方法提供了简单的PyTorch实现。 该存储库显示的精度与原始论文中的精度相似。 如果您对此存储库有疑问，请给我发送电子邮件（ ）或提出问题。 实验设定 此存储库中使用的基本实验设置遵循使用的设置。 数据集：CIFAR-10（10个类） 攻击方式：PGD攻击 Epsilon大小： L无限边界为0.0314 Epsilon大小：绑定L2时为0.25（用于攻击）或0.5（用于训练） 培训批次大小：128 重量衰减：0.0002 动量：0.9 学习率调整 0.1代表时期[0，100） 纪元0.01 [100，150） 历时0.001 [150，200） 该存储库中使用的ResNet-18体系结构比Madry Laboratory小，但性能相似。 训练方法 1.基本训练 基本训练方法采用He

cifar-10数据转为图片（jpg，png）-附件资源

把原Cifar-10数据集解压成多个tif文件。 训练集50000张tif，0.tif~49999.tif的标签对应label.tif中的从左到右、从上往下像素值，比如0.tif对应第1行第1列像素值，1.tif对应第1行第2列像素值。 测试集10000张tif，0.tif~9999.tif的标签对应label.tif中的从左到右、从上往下像素值，比如0.tif对应第1行第1列像素值，1.tif对应第1行第2列像素值。