## Dataset source

- https://www.cs.toronto.edu/%7Ekriz/cifar.html
- https://www.cs.toronto.edu/%7Ekriz/cifar-10-python.tar.gz (c58f30108f718f92721af3b95e74349a)

## Результат

Модель на 3х сверточных слоях на тестовых данных: 71% (cifar10.py)

Модель google/vit-base-patch16-224: 10% (вероятнее всего не разаборался как корректно ее перенастроить на классификацию по 10 категориям) (ViT16.py)