基于microsoft/resnet-50在未知数据集上微调的视觉模型，主要用于图像分类任务
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发布时间 : 9/23/2022
模型简介
该模型是ResNet-50架构的微调版本，适用于图像分类任务，在评估集上表现出74.04%的准确率
模型特点
微调性能
在未知数据集上微调后达到74.04%的准确率
ResNet架构
采用经典的ResNet-50架构，具有残差连接特性
轻量级训练
仅需10轮训练即可获得不错的效果
模型能力
图像分类
特征提取
使用案例
计算机视觉
通用图像分类
可用于对常见物体和场景进行分类
在评估集上达到74.04%准确率
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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