这个演示在您的浏览器中训练CIFAR-10数据集上的卷积神经网络，只有Javascript。该数据集的最新技术水平约为90％，人类表现约为94％（不完美，因为数据集可能有点含糊不清）。我使用这个python脚本将原始文件（python版本）解析为可以使用img标签轻松加载到页面DOM中的批量图像。
这个数据集更加困难，培训网络需要更长的时间。数据增强包括随机翻转和水平和逻辑上最多2px的随机图像移位。
默认情况下，在本演示中，我们使用的是Adadelta，它是每个参数的自适应步长方法之一，因此我们不必担心随着时间的推移而改变学习率或动量。但是，如果您想使用SGD + Momentum培训师，我仍然会包含用于更改这些内容的文本字段。