最近尝试用TensorFlow构建了一个卷积神经网络（CNN），专门用来处理经典的CIFAR-10数据集！👀这个数据集包含了60,000张32x32彩色图像，分为10个类别，如飞机、汽车、鸟等。听起来是不是很有趣？💡

首先，我用TensorFlow加载了CIFAR-10数据集，通过数据增强技术（Data Augmentation）让模型能更好地泛化。接着，设计了一个简单的CNN架构，包括几个卷积层和池化层，最后连接全连接层完成分类任务。💪

训练过程中，模型表现出了惊人的学习能力，准确率稳步提升。最终，在测试集上达到了约85%的准确率，虽然不算顶尖但已经非常不错啦！🎉

这次实验不仅让我对TensorFlow有了更深的理解，也让我感受到深度学习在图像识别领域的巨大潜力。如果你也对AI感兴趣，不妨试试看吧！👨‍💻👩‍💻