该模型是基于microsoft/resnet-50在未知数据集上微调的版本，主要用于图像分类任务，在评估集上取得了84.86%的准确率。
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发布时间 : 9/30/2024
模型简介
这是一个基于ResNet-50架构的计算机视觉模型，经过微调后可用于特定图像分类任务。
模型特点
高准确率
在评估集上达到了84.86%的分类准确率
迁移学习
基于预训练的ResNet-50模型进行微调，充分利用了预训练模型的优势
高效训练
仅需5轮训练即可达到较好性能
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
对输入图像进行分类识别
84.86%的准确率
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Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
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大型语言模型
Transformers
Transformers 支持多种语言
L
scb10x
3,269
16
Cadet Tiny
Openrail
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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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