CIFAR-10是一個廣泛應用於機器學習與計算機視覺領域的影像數據集，具備以下主要特點：
- 數據規模：總共包含60,000張彩色圖片，圖像尺寸為32×32像素。
- 類別數量與平衡性：涵蓋10個不同類別，每個類別有6,000張圖片。
- 訓練與測試集：分為50,000張訓練圖片和10,000張測試圖片。
- 10個類別：飛機（airplane）、汽車（automobile）、鳥（bird）、貓（cat）、鹿（deer）、狗（dog）、青蛙（frog）、馬（horse）、船（ship）和卡車（truck）。
- 用途：常用於訓練與評估影像分類模型，如卷積神經網絡（CNN）、支援向量機（SVM）等，因為數據既多樣且解析度適中，適合快速實驗與模型驗證。
- 歷史背景：由加拿大高級研究院（Canadian Institute For Advanced Research, CIFAR）研究人員Alex Krizhevsky等人於2009年發布，是80 Million Tiny Images數據集的一個子集。
- 應用價值：該資料集是圖像辨識任務中的經典基準，用於推動深度學習在影像分類領域的發展。
簡言之，CIFAR-10是一個結構清晰、規模適中且涵蓋多樣類別的彩色影像數據集，適合作為深度學習影像分類任務的標準測試集和入門資料，具有極高的教學和研究價值。
