Обучения модели для определения класса изображений на примере CIFAR-10

Аннотация

В данной статье описан процесс использования модели нейронный сети для определения определенных классов изображений на примере CIFAR-10. В работе набор данных CIFAR-10 и использовалась модель сверточная нейронная сеть для определения классов изображения. В результате работы модель способен определять классы изображения на примере CIFAR-10, а также в процессе обучения была получена метрика функция потерь и точность предсказания модели.