✨CNN训练Cifar✨
发布时间：2025-03-16 21:09:03来源：
最近在研究深度学习的过程中，我尝试用卷积神经网络（CNN）对CIFAR-10数据集进行分类任务 🖥️。CIFAR-10是一个经典的图像识别数据集，包含10类别的60,000张32x32彩色图片。一开始，我选择了简单的LeNet架构作为起点，但发现效果并不理想。后来经过多次调整，比如增加卷积层的数量、引入批量归一化（Batch Normalization）、以及使用ReLU激活函数等，模型的表现有了显著提升 🚀。
为了进一步优化模型性能，我还采用了交叉验证策略，并通过Adam优化器来动态调整学习率 📈。最终，我的CNN模型在测试集上的准确率达到了约85%，虽然还有提升空间，但这已经让我感到非常兴奋了！💪
总的来说，这次实验不仅加深了我对CNN的理解，也让我体会到调参过程中的乐趣。如果你也对这一领域感兴趣，不妨自己动手试试看吧！🚀💻
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