R
Resnet Tiny Mnist
由 fxmarty 开发
一个用于MNIST手写数字识别的小型Resnet模型，在验证集上达到了0.985的准确率。
下载量 1,181
发布时间 : 4/27/2022
模型简介
该模型基于Resnet架构，专门设计用于MNIST手写数字识别任务，具有较高的准确率和轻量化的特点。
模型特点
高准确率
在MNIST验证集上达到0.985的准确率。
轻量化设计
作为小型Resnet模型，具有较低的参数量和计算需求。
专门优化
针对MNIST数据集进行了专门的架构优化。
模型能力
手写数字识别
图像分类
使用案例
教育
手写数字识别教学
用于计算机视觉课程中展示基本的图像分类能力
学生可以快速理解深度学习在简单图像识别任务中的应用
原型开发
OCR系统原型
作为更复杂OCR系统的数字识别组件
为完整OCR系统提供基础数字识别能力
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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