人工智能 - 图像实战案例：CIFAR-10物体分类 CIFAR-10数据集包含10个类别的60000张32x32彩色图像。
与MNIST类似，我们将加载和预处理CIFAR-10数据集。
CIFAR-10的模型需要处理更复杂的图像，因此我们将构建一个更深的网络。
训练和测试
同样地，我们将训练并测试这个模型，观察其在CIFAR-10数据集上的性能。通过这两个案例，读者可以深入理解如何针对不同复杂度的图像分类问题构建、训练和测试模型。这不仅展示了理论知识的实际应用，也提供了一个实际操作的参考框架。
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