CIFAR-10无法在Keras上使用MobileNet/VGG16获得10%以上的精度

CIFAR-10是一个常用的图像分类数据集，包含10个不同类别的60000个32x32彩色图像。MobileNet和VGG16是两种常用的深度学习模型，用于图像分类任务。

在Keras上使用MobileNet或VGG16对CIFAR-10数据集进行训练，很难获得10%以上的精度的原因可能有以下几点：

1. 数据集大小：CIFAR-10数据集相对较小，仅包含60000个图像样本，其中50000个用于训练，10000个用于测试。相对于更大的数据集，如ImageNet，数据集规模较小可能限制了模型的性能。
2. 模型复杂度：MobileNet和VGG16是相对较复杂的深度学习模型，适用于更大规模的图像分类任务。对于CIFAR-10这样的小规模数据集，使用这些复杂模型可能导致过拟合，从而影响模型的泛化能力。

针对这个问题，可以尝试以下方法来提高模型的精度：

1. 数据增强：通过对训练数据进行随机旋转、平移、缩放等操作，可以扩充数据集的大小，增加模型的泛化能力。
2. 调整模型架构：可以尝试使用更轻量级的模型架构，如ResNet、DenseNet等，适应CIFAR-10数据集的规模。
3. 超参数调优：通过调整学习率、批量大小、优化器等超参数，可以优化模型的训练过程，提高模型的性能。
4. 迁移学习：可以尝试使用在更大数据集上预训练的模型权重进行迁移学习，以提高模型的初始性能。

腾讯云提供了一系列与深度学习相关的产品和服务，可以帮助开发者进行模型训练和部署。例如：

1. 腾讯云AI Lab：提供了深度学习平台，包括模型训练、调优、部署等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/ailab
2. 腾讯云GPU服务器：提供了强大的GPU计算能力，适用于深度学习任务的加速。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/cvm/gpu
3. 腾讯云AI开放平台：提供了一系列AI相关的API和SDK，包括图像识别、语音识别、自然语言处理等功能。链接地址：https://cloud.tencent.com/product/aiopen

通过利用腾讯云的相关产品和服务，开发者可以更方便地进行深度学习模型的训练和部署，提高模型的性能和精度。