本文探讨了提升CIFAR10图像分类模型准确率的优化方法。初始模型准确率仅68%，通过参数优化（调整学习率、数据增强、优化器改进、早停策略等）提升至75.7%。最终采用ResNet18网络结构，结合Dropout等技术，准确率达到89.5%，较初始提升约20个百分点。实验表明，网络结构改进比参数调优效果更显著，但会增加计算复杂度。文章详细记录了优化过程及完整代码实现，为深度学习初学者提供了模型优化