语言: 中文
许可证: MIT
库名称: timm
标签:

• 图像分类
• resnet18
• cifar10
  数据集: cifar10
  评估指标:
• 准确率
  模型索引:
• 名称: resnet18_cifar10
  结果:
  • 任务:
    类型: 图像分类
    数据集:
    名称: CIFAR-10
    类型: cifar10
    评估指标:
    • 类型: 准确率
      值: 0.9498

模型卡片

该模型是在CIFAR-10数据集上训练的小型resnet18模型。

• 测试准确率: 0.9498
• 许可证: MIT

快速开始

使用以下代码加载模型：

import detectors  
import timm  

model = timm.create_model("resnet18_cifar10", pretrained=True)  

训练数据

训练数据为CIFAR-10数据集。

训练超参数

• 配置文件: scripts/train_configs/cifar10.json
• 模型: resnet18_cifar10
• 数据集: cifar10
• 批大小: 128
• 训练轮数: 300
• 验证频率: 5
• 随机种子: 1
• 损失函数: CrossEntropyLoss
• 损失函数参数: {}
• 优化器: SGD
• 学习率: 0.1
• 优化器参数: {'momentum': 0.9, 'weight_decay': 0.0005, 'nesterov': 'True'}
• 学习率调度器: ReduceLROnPlateau
• 调度器参数: {'factor': 0.1, 'patience': 3, 'threshold': 0.001, 'mode': 'max'}
• 调试模式: False

测试数据

测试数据为CIFAR-10数据集。

本模型卡片由Eduardo Dadalto创建。