CIFAR-10-100(含png图)，TensorFlow中Kears实战用到的。

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CIFAR-10 Dataset 是用于机器视觉领域的图像分类数据集，它有飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车共计 10 个类别的 60000 张彩色图像，尺寸均为 32*32，其包含 5 个训练批次和 1 个测试批次，每个批次有 10000 张图像。 该数据集由多伦多大学计算机科学系的 Alex Krizhevsky、Vinod Nair 和 Geoffrey Hinton 于 2009 年发布，相关论文有《Learning Multiple Layers of Features from Tiny Images》。

1.使用DenseNet神经网络实现对CIFAR-10数据集的训练 2.包含课程设计和源代码以及CIFAR-10数据集，可以直接用 3.希望可以帮到大家嘿嘿

用于图像分类的cifar-10数据集，该数据集共有 60000 张彩色图像，这些图像是32*32，分为“airplane”等10个类。

CIFAR-10 是一个图像数据集，包含 60000 张 32x32 分辨率的彩色图像，根据图像内容被分为 10 个类别，包括：airplane、automobile、bird、cat、deer、dog、frog、horse、ship、truck，每个类别有 6000 张图片，类别之间的交集为空。

The CIFAR-10 dataset Version Size md5sum CIFAR-10 python version 163 MB c58f30108f718f92721af3b95e74349a CIFAR-10 Matlab version 175 MB 70270af85842c9e89bb428ec9976c926 CIFAR-10 binary version (suitable for C programs) 162 MB c32a1d4ab5d03f1284b67883e8d87530

多批次LBFGS 该代码是用于神经网络训练的革命性优化器的实现。 它的全名是“带CUDA的多批次L-BFGS优化器”。 如今，著名的机器学习框架（例如Tensorflow）通常提供“基于梯度”的优化器（GradientDescent，AdaGrad），该优化器通过计算梯度并将其应用于网络来发挥作用。 该代码为Tensorflow实现了一个经过优化的优化器，它采用了“多批L-BFGS”算法（一种基于准牛顿算法的变体），我覆盖了Tensorflow的优化器的默认实现，并定义了一种用于梯度计算的拟新方法，该方法结合了二阶信息，其执行方式比默认优化器更好。 此外，我通过介绍CUDA技术来优化此优化器。 我在GPU上分配计算步骤。 它将优化器的性能提高至少20％。

资源包括：论文，代码以及数据！【均为原创】 实现多种对Cifar-10数据集的分类器，并比较其算法精度。要求基于PyTorch设计并实现以下三种分类器，并利用Cifar-10的测试集评估各分类器的性能：线性回归分类器；全连接人工神经网络分类器；卷积神经网络分类器。后两种分类器的超参数由自由选择，不要雷同。报告要求如下： 问题定义：Cifar-10数据集和分类问题的定义，对求解问题进行建模。 算法设计：介绍三种分类器的设计细节。 实验结果：对三种分类器的性能，以及超参数的选择进行评估。 字数要求：不少于2500字（不得包含任何程序代码）

著名的图片分类数据集，原版的在CSDN已经有很多了，这一个版本的是我将原版的数据集导出成图片格式，同时用json文件来标注图片的类别。 本资源只包含CIFAR-10数据集中的测试集， 训练集链接：https://download.csdn.net/download/sinat_22481983/12232436 压缩包内需要包括png格式的图片源文件及同名的json格式标注文件，可直接导入EasyDL中使用。 关于本数据集的官方介绍，请参见： http://www.cs.toronto.edu/~kriz/cifar.html