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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR10 (10,000)

아카이브 평가 7건 · 마지막 적재/변경

평가 기록

과거 수집 기록이며 최신 순위가 아닙니다. 데이터셋 버전·split·실험 조건과 지표 방향이 검증되지 않은 결과는 직접 비교할 수 없습니다. 날짜는 논문 날짜이며 최신 평가일을 뜻하지 않습니다.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델원본 지표·값논문구현
TypiClust
Accuracy
93.2
Active Learning on a Budget: Opposite Strategies Suit High and Low Budgets
2022-02-06
코드 1
PT4AL
Accuracy
93.1
PT4AL: Using Self-Supervised Pretext Tasks for Active Learning
2022-01-19
코드 1
Learning loss
Accuracy
91.01
Learning Loss for Active Learning
2019-05-09
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
CoreGCN
Accuracy
90.70
Sequential Graph Convolutional Network for Active Learning
2020-06-18
코드 1
Core-set
Accuracy
89.92
Active Learning for Convolutional Neural Networks: A Core-Set Approach
2017-08-01
코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11
Random Baseline (Resnet18)
Accuracy
88.45
Towards Robust and Reproducible Active Learning Using Neural Networks
2020-02-21
코드 1 · 코드 2
Random Baseline (VGG16)
Accuracy
85.09
Towards Robust and Reproducible Active Learning Using Neural Networks
2020-02-21
코드 1 · 코드 2