Python深度学习实例--电影评论分类（二分类问题）

在本节的例子中，将使用一个天气时间序列数据集，它由德国耶拿的马克思 • 普朗克生物地球化学研究所的气象站记录。在这个数据集中，每 10 分钟记录 14 个不同的量（比如气温、气压、湿度、风向等），其中包含多年的记录。原始数据可追溯到 2003 年，但本例仅使用 2009—2016 年的数据。这个数据集非常适合用来学习处理数值型时间序列。我们将会用这个数据集来构建模型，输入最近的一些数据（几天的数据

CIFAR-10由60000张32*32的RGB图像组成，共有10类，分别是，飞机（0）、汽车（1）、鸟（2）、猫（3）、鹿（4）、狗（5）、青蛙（6）、马（7）、船（8）和卡车（9）。下图展示了CIFAR-10图像数据集。