基于DeiT-tiny架构的轻量级图像分类模型，在自定义图像数据集上微调后达到94.8%的准确率
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发布时间 : 2/21/2023
模型简介
该模型是基于Facebook DeiT-tiny模型微调的图像分类器，适用于通用图像分类任务
模型特点
高效轻量
基于DeiT-tiny架构，参数量少但保持较高准确率
快速微调
仅需6个训练周期即可达到94.8%的验证准确率
迁移学习友好
基于预训练模型微调，适合小规模数据集
模型能力
图像分类
迁移学习
计算机视觉任务
使用案例
通用图像识别
物体分类
对常见物体进行分类识别
验证集准确率94.8%
教育应用
教学演示
展示轻量级视觉模型的能力
精选推荐AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
专为泰语设计的80亿参数指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，优化了应用场景、检索增强生成、受限生成和推理任务
大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一个基于SODA数据集训练的超小型对话模型，专为边缘设备推理设计，体积仅为Cosmo-3B模型的2%左右。
对话系统 Transformers
Transformers 英语
C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基于RoBERTa架构的中文抽取式问答模型，适用于从给定文本中提取答案的任务。
问答系统
中文
R
uer
2,694
98
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