卷积神经网络CIFAR-10图像分类模型设计与优化教程

基于 CIFAR-10 的图像分类实战教程，真挺适合想系统搞懂CNN的朋友。不光把卷积层、池化层这些核心概念讲清楚了，还带你一步步从数据预、模型搭建、到训练优化、部署上线，流程全。

从数据增强到学习率调度再到残差网络，都有案例和代码能跑，尤其是ResNet和EfficientNet对比那块，蛮有意思的。训练效果也比较细，还提到了Grad-CAM这类可视化方法，能让你看懂模型在看啥。

部署部分讲得也挺实用，像用Flask做接口、ONNX和TensorRT做加速这些，能让模型真正上线用起来。如果你已经熟 Python 和TensorFlow，那这个教程上手会比较顺，代码风格也清晰。

另外还推荐几个配套资源，像Pytorch 实现 CIFAR-10 图像分类和ResNet 图像分类代码，看完本文再搭配练一下，更快上手没跑。

如果你正想搞个从 0 到部署的图像分类项目，可以直接拿来做主线练手，调调参数就能出成绩了。