实战Kaggle比赛：图像分类 (CIFAR-10) - 用PyTorch挑战经典计算机视觉任务

深度学习与计算机视觉的完美结合，从零开始掌握图像分类实战技能

图像分类是计算机视觉领域最基础、最核心的任务之一，也是深度学习技术最早取得突破性进展的领域。CIFAR-10数据集作为图像分类的"Hello World"，是初学者入门和专家验证新方法的理想选择。本文将带你完整地参加Kaggle上的CIFAR-10图像分类比赛，从数据准备到模型优化，全面讲解实战中的各个环节。

CIFAR-10数据集简介

CIFAR-10数据集由加拿大高级研究所整理，包含10个类别的60,000张32x32像素彩色图像。每个类别有6,000张图像，其中50,000张作为训练集，10,000张作为测试集。

数据集中的10个类别分别为：飞机（airplane）、汽车（automobile）、鸟类（bird）、猫（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、蛙类（frog）、马（horse）、船（ship）和卡车（truck）。与MNIST手写数字数据集相比，CIFAR-10具有以下不同点：

• CIFAR-10是3通道的彩色RGB图像，而MNIST是灰度图像
• CIFAR-10的图片尺寸为32×32，比MNIST的28×28稍大
• 相比于手写字符，CIFAR-10含有现实世界中真实的物体，噪声大且物体比例、特征各不相同

这些特点使得CIFAR-10分类任务比MNIST更具挑战性，简单的线性模型如Softmax在CIFAR-10上表现