【文件属性】：
文件名称：cifar10：使用keras预测88％的准确性的CIFAR-10标签
文件大小：198.16MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-02-04 07:30:25
tensorflow keras jupyter-notebook cifar10 cifar-10
使用CNN的CIFAR-10
该项目旨在预测CIFAR-10数据集的标签。 该项目使用Keras实施深度学习。 几乎所有代码都是IPython笔记本的形式。 最终精度
分类错误
指标图
依存关系
朱皮特
凯拉斯
张量流
Matplotlib
泡菜
内容
Helper-帮助程序功能，可将数据解码并获取到IPython笔记本
基本-IPython笔记本测试助手功能并列出数据集中的图像
简单的CNN-从Keras示例中获取CNN的简单实现的IPython Notebook
改进的CNN-IPython笔记本，它使用具有图像增强功能的纯CNN网络来降低模型的准确性
模型文件（.h5）-保存的不同
【文件预览】：
cifar10-master
----helper.py(7KB)
----best_model_simple.h5(14.36MB)
----cifar10-improved-cnn.ipynb(469KB)
----cifar10-basic.ipynb(269KB)
----augmented_best_model.h5(15.73MB)
----LICENSE(1KB)
----README.md(2KB)
----data()
--------data_batch_3(29.6MB)
--------data_batch_5(29.6MB)
--------batches.meta(158B)
--------data_batch_4(29.6MB)
--------readme.html(88B)
--------data_batch_2(29.6MB)
--------test_batch(29.6MB)
--------data_batch_1(29.6MB)
----.gitignore(1KB)
----cifar10-simple-cnn.ipynb(300KB)
----best_model_improved.h5(10.5MB)