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CIFAR-10,在3.29秒内实现图像分类94%准确率

talkingdev • 2024-06-21

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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。

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核心要点

  • CIFAR-10是一项图像分类基准测试
  • 这段代码提供了一种能在极短时间内实现良好性能的训练配置
  • 在3.29秒内实现CIFAR-10图像分类的94%准确率

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