In diesem Video lernst du den CIFAR-10 Datensatz kennen. Er besteht genau wie MNIST aus Bildern, die in 10 Klassen eingeteilt sind. Die Bilder sind etwas größer als bei MNIST und in Farbe. Wir schauen uns den Aufbau eines CNN mit Convolutional und Fully-Connected Layers an und interpretieren deren Parameter und Dimensionen. Anschließend trainieren, validieren und testen wir das CNN mit CIFAR-10. Lernziele: Du beschreibst den CIFAR-10 Datensatz und den Aufbau von Farbbildern Du erklärst den Aufbau eines CNN und fügst Layers mit "models.Sequential.add" hinzu Du berechnest die Parameter und Dimensionen von verschiedenen Schichten eines CNN Du trainierst und testest ein CNN