TensorFlow深度学习实战——构建卷积神经网络实现CIFAR-10图像分类

0. 前言

我们已经学习了卷积神经网络 (Convolutional Neural Network, CNN) 的基本概念，并使用 TensorFlow 构建 CNN 实现了 MNIST 手写数字分类问题，本节将进一步介绍如何利用 CNN 对 CIFAR-10 数据集进行图像分类。首先构建一个简单的 CNN 模型来进行 CIFAR-10 图像的分类，接着，通过模型优化技术提高分类准确率。介绍了一个完整的从数据准备到模型评估的图像分类实践过程。

1. CIFAR-10 数据集介绍

与 MNIST 数据集简单的灰度图像不同，CIFAR-10 数据集包含 60,000 张彩色图像，每张图像的尺寸为 32 x 32 像素，每张图像有有三个通道，分为 10 个类别。每个类别包含 6,000 张图像，训练集包含 50,000 张图像，测试集包含 10