cifar-10-matlab.tar.gz为官网下载的cifar-10数据集，共十个分类，60000个图像，图像大小为32x32x3的彩色图像; 2 cifar10sub文件夹是cifar-10数据集的一个子集，共十个分类，7000个图像，数据量相对较小，方便学习使用； 3 下载、解压、读取，另存等方法，看视频66.36

CIFAR-10 是一个用于识别普适物体的小型数据集。一共包含10 个类别的RGB 彩色图片，每个图片的尺寸为32 × 32 ，每个类别有6000个图像，数据集中一共有50000 张训练图片和10000 张测试图片。

这个项目是我在学习Pytorch的时候做的一个简单的CIFAR-10数据集的训练模型，里面每一步都有详细的注释介绍，很适合深度学习小白下载学习。其中包含我模型训练的代码，也包含模型测试的代码，大家可以修改参数进行测试。 1、train.py 是我训练模型的代码 2、nn_module.py 是我神经网络模型的代码 3、test.py 是我测试模型的代码 4、images 是我用来测试的图片 5、myModule_19.pth 是我训练20次后得到的模型

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

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）

CIFAR-10数据集的所有图像已全部保存至压缩包内

2.2 电源引脚 2.2.1 去耦电容 需要在每对电源引脚（例如，VDD/VSS 和 AVDD/AVSS） 上使用去耦电容。 使用去耦电容时，需要考虑以下标准： • 电容的类型和电容值 ：建议使用参数为0.1 μF （100 nF）、10-20V的电容。该电容应具有低ESR， 谐振频率为 200 MHz 或更高。建议使用陶瓷电容。 • 在印制电路板上的放置：去耦电容应尽可能靠近引 脚。建议将电容与器件放置在电路板的同一层。如 果空间受到限制，可以使用过孔将电容放置在PCB 的另一层，但请确保从引脚到电容的走线长度不超 出 0.25 英寸 （6 毫米）。 • 高频噪声处理：如果电路板遇到高频噪声（频率高 于数十 MHz），则另外添加一个陶瓷电容，与上述 去耦电容并联。第二个电容的电容值可以介于 0.001 μF 至 0.01 μF 之间。请将第二个电容放置在 靠近每个主去耦电容的位置。在高速电路设计中， 需要考虑尽可能靠近电源和接地引脚放置十对这样 的电容（例如， 0.1 μF 电容与 0.001 μF 电容并联 构成一对）。 • 大程度提高性能：对于从电源电路开始的电路板 布线，需要将电源和返回走线先连接到去耦电容， 然后再与器件引脚连接。这可以确保去耦电容是电 源链中的第一个元件。同等重要的是尽可能减小电 容和电源引脚之间的走线长度，从而降低 PCB 走 线电感。 2.2.2 槽路电容 对于电源走线长度超出 6 英寸的电路板，建议对集成电 路（包括单片机）使用槽路电容来提供本地电源。槽路 电容的电容值应根据连接电源与器件的走线电阻和应用 中的器件的 大电流确定。也就是说，选择的槽路电容 需要满足器件的可接受电压骤降要求。典型值的范围为 4.7 μF 至 47 μF。 2.3 主复位（MCLR）引脚 MCLR 引脚提供两种特定的器件功能：器件复位，以及 器件编程和调试。如果 终应用中不需要进行编程和调 试，则只需直接连接 VDD 即可。添加其他元件有助于提 高应用抵抗由于电压骤降导致意外复位的能力。图 2-1 给出了一种典型配置。根据应用的需求，还可以实现其 他电路设计。 在编程和调试过程中，必须考虑到引脚上可能会增加 的电阻和电容。器件编程器和调试器会驱动 MCLR 引 脚。因此，特定电平 （VIH 和 VIL）和快速信号跳变一 定不能受到不利影响。所以，需要根据应用和 PCB 需 求来调整 R1 和 C1 的具体值。例如，在编程和调试操 作期间，建议通过使用跳线将电容 C1 与 MCLR 引脚隔 离（图 2-2）。对于正常的运行时操作，可以将跳线放 回原处。 与 MCLR 引脚关联的所有元件都应放置在距离该引脚 0.25 英寸（6 毫米）的范围内。 图 2-2： MCLR 引脚连接示例 注 1： 建议 R1 ≤ 10 kΩ。建议的起始值为 10 kΩ。请 确保满足 MCLR 引脚 VIH 和 VIL 规范。 2： R2 ≤ 470Ω将限制任何电流从外部电容C流入 MCLR，以避免由于静电放电 （Electrostatic Discharge， ESD）或 电 过 载 （Electrical Overstress，EOS）导致 MCLR 引脚损坏。请 确保满足 MCLR 引脚 VIH 和 VIL 规范。 C1 R2 R1 VDD MCLR PIC18FXXKXXJPDS39977C_CN 第 48 页 初稿  2011 Microchip Technology Inc.

CIFAR-10数据集

文件夹包括data子文件夹（里面是用于训练卷积神经网络的CIFAR-10数据集）、CIFAR-10.ipynb（里面是卷积神经网络的实现代码，在jupyter里运行它便可以训练自己的卷积神经网络）。文件夹中其他文件是写代码时我做测试用，不影响对最后的结果，可以不看。代码准确无误，下载后直接运行，不需要改动。