CIFAR-10

kaggle2019-10-01 更新2024-03-07 收录

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Object Recognition in Images

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2019-10-01

CIFAR-10

本论文中，我们采用了一种新颖的方法来解决数据集蒸馏问题：我们将最小化在真实数据分布上模型的预测差异，这些模型分别在大型的原始数据集和小型的蒸馏数据集上训练，视为将原始数据中的信息浓缩到蒸馏版本的一种手段。我们提出了一种对抗性框架来高效地解决这个问题。

github2023-12-20 更新210

CIFAR-10

CIFAR-10数据集包含60000张32x32像素的彩色图像，分为10个类别，每个类别有6000张图像。训练集包含50000张图像，测试集包含10000张图像。数据集中的图像包括飞机、汽车、鸟类、猫、鹿、狗、青蛙、马、船和卡车等10个类别。

github2020-07-27 更新160

CIFAR-10

CIFAR-10数据集是由慕尼黑工业大学和牛津大学共同研究使用的图像数据集，主要用于训练和测试图像识别模型。该数据集包含多个类别的图像，每张图像都有明确的分类标签。数据集的创建过程涉及对原始数据进行精简和合成，以生成更小但信息丰富的合成数据集。CIFAR-10数据集主要应用于计算机视觉领域，特别是在深度学习模型的训练和评估中，旨在解决大规模数据集带来的计算成本问题。

arXiv2024-07-19 更新350

The CIFAR-10 Dataset

10 Classes Color Images

kaggle2021-04-06 更新40

Cifar-10

A binary imbalanced classification dataset with 32 × 32 color images of 10 classes of natural objects.

DataCite Commons2026-01-07 更新10