记录一下来自网络的回答：（说的很中肯）
CIFAR-10 测试集准确率79% 属于入门进阶水平：已脱离随机猜测和基础模型瓶颈，但距离现代标准（90%+）及 SOTA（98%+）仍有明显差距 。
水平定位参考
- 随机基准：10%（10 类随机猜测）。
- 浅层/未优化 CNN：55%-65%（常见于仅跑通流程、无数据增强或正则化的新手模型）。
- 中等优化 CNN ：**70%-80%**（你的 79% 落在此区间，代表掌握了基础调参、简单增强或稍深网络结构，是"能用了"但非"好用"的阶段）。
- **成熟模型（如 ResNet-18/34 配合常规 Trick）**：90%-95%（工业界/学术界常规 baseline）。
- SOTA 水平：96%-98%+（需复杂架构搜索、强正则、集成或大量预训练技巧）。
关键判断前提
- 确认是测试集（Test Set）准确率：若 79% 仅为训练集（Training Set）准确率，则极大概率严重过拟合，实际泛化能力可能低于 60%。
- 模型与训练策略：该分数通常对应简单 CNN（3-5 层）、少量 Epoch 或缺少数据增强/学习率调度的情况；若使用 ResNet 等深网仍仅得 79%，则存在训练配置失误（如学习率不当、未归一化、过拟合未处理）。
提升建议
若需突破至 90%+，重点检查：1) 是否使用数据增强（翻转、裁剪等）；2) 是否采用残差结构（ResNet）；3) 学习率调度与权重衰减是否合理；4) 是否避免过早停止或过拟合 。