CIFAR-10数据集标签分类不准确如何优化模型性能？

Question

在使用CIFAR-10数据集进行图像分类时，如果发现模型标签分类不准确，如何优化模型性能？常见的技术问题可能包括：是否选择了合适的模型架构（如ResNet、VGG等）以应对CIFAR-10的小尺寸图像特征提取难题？数据增强方法是否充分应用，例如随机裁剪、翻转和颜色抖动，来增加训练样本多样性？此外，是否有对学习率调度策略进行调整，或尝试不同的优化器（如Adam、SGD with Momentum）以改善收敛性？最后，是否考虑了正则化技术（如Dropout、权重衰减）来减少过拟合，以及是否验证了标签数据的准确性和一致性？这些问题的解决将有助于提升模型的整体性能。