从零开始大模型开发与微调：ResNet实战：CIFAR10数据集分类

ResNet, 深度学习, 计算机视觉, 图像分类, 微调, CIFAR-10, 深度神经网络, 迁移学习

1. 背景介绍

深度学习近年来在计算机视觉领域取得了突破性的进展，尤其是在图像分类任务上。ResNet（Residual Network）作为一种经典的深度卷积神经网络架构，凭借其残差连接的设计，有效解决了深度网络训练中的梯度消失问题，使得网络能够训练更深，学习更复杂的特征。

CIFAR-10数据集是一个常用的图像分类数据集，包含10个类别（飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、船、卡车、猫头鹰、青蛙）的60000张彩色图像，每张图像大小为32x32像素。该数据集规模相对较小，但对于初学者来说非常适合学习和实践深度学习模型的训练和微调。

本篇文章将从零开始，带领读者一步步构建一个ResNet模型，并使用CIFAR-10数据集进行训练和微调，帮助读者深入理解ResNet的原理和应用。

2. 核心概念与联系

2.1 深度学习与卷积神经网络

深度学习是一种机器学习的子领域，它利用多层神经网络来学习数据中的复杂模式。卷积神经网络（CNN）是一种专门用于处理图像数据的深度学习模型，它利用卷积操作来提取图像特征，并通过池化操作来降低特