CIFAR-10 数据集是一个广泛使用的图像分类数据集,包含 60000 张 32x32 的彩色图像,分为 10 个类别,每个类别有 6000 张图像。其中 50000 张用于训练,10000 张用于测试。
梯度爆炸是指在神经网络训练过程中,梯度的值变得非常大,导致权重更新过大,从而使得模型无法收敛,甚至可能导致模型参数的数值溢出。
使用 CIFAR-10 数据集进行训练的优势在于:
CIFAR-10 数据集的类型属于图像分类数据集。
CIFAR-10 数据集广泛应用于计算机视觉领域的研究和实际应用中,例如:
梯度爆炸通常由以下原因引起:
通过以上方法,可以有效解决在使用 CIFAR-10 数据集进行训练时遇到的梯度爆炸问题。
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