CIFAR-10是一项图像分类基准测试。这段代码提供了一个训练配置，能在惊人的短时间内实现良好的性能。CIFAR-10数据集是机器学习领域常用的图像分类数据集，包含了10个类别的60000张32x32彩色图像，其中50000张用于训练，10000张用于测试。这次的训练配置使用了特定的技术和策略，优化了模型的训练速度和准确率，短短3.29秒内就达到了94%的准确率，这对于图像分类任务来说是非常惊人的成果。