Dieses Notebook wurde ursprünglich im Rahmen eines Studienmoduls für den CIFAR100-Datensatz erstellt. Es lässt sich jedoch auch sehr effektiv und effizient auf den CIFAR10-Datensatz adaptieren und wird an dieser Stelle wiederverwendet sowie erläutert. Zusätzlich demonstriert es die Wiederverwendbarkeit des CNN-Modells ohne signifikante Änderungen durchführen zu müssen (bis auf das Laden des Datensatzes).

Das Notebook soll demonstrieren, wie mit relativ wenig Aufwand bereits ein akzeptables CNN entworfen werden kann. Die Wahl von bestimmten Parametern und Methoden sowie die Architektur werden Stück für Stück erläutert und sollen Anfängern des ML als Einstieg dienen. Referenziert wird an entsprechender Stelle auf die jeweils zugrundeliegenden Arbeiten/Paper, welche die Methoden und Techniken erörtern (diese Laden zu einem tieferen Studium der Konzepte ein) und das Nachvollziehen erleichtern sollen.

Über kontruktive Kritik oder Hinweise bin ich sehr dankbar.

Happy coding!