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。

基于ResNet-18微调的字体识别模型，在测试集上准确率达78.1%

这是一个基于希伯来手写数据集微调的ResNet模型，用于希伯来语手写字符的分类任务。

基于facebook/detr-resnet-50微调的OCR模型，用于目标检测任务

基于ResNet-50微调的人脸分类模型，在评估集上准确率达到94.16%

基于微软ResNet-50微调的人脸分类模型，在验证集上达到99.84%的准确率

基于ResNet-152微调的植物幼苗分类模型，在测试集上准确率达77.67%

基于microsoft/resnet-50微调的脑肿瘤图像分类模型，在评估集上准确率达到91.71%

基于microsoft/resnet-18微调的图像分类模型，在fl_image_category_ds数据集上训练

基于微软ResNet-50架构微调的表情包分类模型，在图像分类任务上达到64.5%的准确率

基于微软ResNet-50模型在图像文件夹数据集上微调的图像分类模型，准确率达97.64%

基于ResNet-50架构在fashion_mnist_quality_drift数据集上微调的图像分类模型，准确率73%

基于ResNet-18架构在EuroSAT数据集上微调的图像分类模型

基于ResNet-18架构微调的狗粮图像分类模型，在lewtun/dog_food数据集上达到89.6%的准确率。