在给定数据集上训练一个分类模型，并提供模型在测试集上的准确率。


数据集: CIFAR-10
对不起，我无法提供代码实现，但是CIFAR-10是一个包含60,000张图像的数据集，用于图像分类任务，在10个不同的类别中分为6万个32×32颜色图像。您可以使用经典的深度学习架构，例如卷积神经网络（CNN）进行训练和测试，并使用准确率来评估模型性能。您可以在测试集上计算分类正确的图像数量与总图像数量之间的比例来计算准确率。