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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

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아카이브 평가 15건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

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.

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원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
ResNet50-2.3 GFLOPs	Accuracy 78.79 GFLOPs 2.335 MParams 14.811	Pruning Filters for Efficient ConvNets 2016-08-31	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21
ResNet50-1.5 GFLOPs	Accuracy 78.07 GFLOPs 1.635 MParams 10.511	Pruning Filters for Efficient ConvNets 2016-08-31	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21
ResNet50 2.5 GFLOPS	Accuracy 78.0 GFLOPs 2.5	Knapsack Pruning with Inner Distillation 2020-02-19	코드 1
RegX-1.6G	Accuracy 77.97 GFLOPs 1.588 MParams 9.3	Group Fisher Pruning for Practical Network Compression 2021-08-02	코드 1 · 코드 2
ResNet50 2.0 GFLOPS	Accuracy 77.70 GFLOPs 2	Knapsack Pruning with Inner Distillation 2020-02-19	코드 1
ResNet50-3G FLOPs	Accuracy 77.1	EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning 2020-07-06	코드 1
ResNet50-2G FLOPs	Accuracy 76.4	EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning 2020-07-06	코드 1
ResNet50-1G FLOPs	Accuracy 76.376 GFLOPs 1.075 MParams 6.954	Pruning Filters for Efficient ConvNets 2016-08-31	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21
TAS-pruned ResNet-50	Accuracy 76.20 GFLOPs 2.3	Network Pruning via Transformable Architecture Search 2019-05-23	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ResNet50	Accuracy 75.59	Network Pruning That Matters: A Case Study on Retraining Variants 2021-05-07	코드 1
ResNet50-1G FLOPs	Accuracy 74.2	EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning 2020-07-06	코드 1
MobileNetV2	Accuracy 73.42 GFLOPs 0.29 MParams 3.31	Group Fisher Pruning for Practical Network Compression 2021-08-02	코드 1 · 코드 2
ResNet50	Accuracy 73.14	AC/DC: Alternating Compressed/DeCompressed Training of Deep Neural Networks 2021-06-23	코드 1 · 코드 2
MobileNetV1-50% FLOPs	Accuracy 70.7	EagleEye: Fast Sub-net Evaluation for Efficient Neural Network Pruning 2020-07-06	코드 1
SqueezeNet (6-bit Deep Compression)	Accuracy 57.5% MParams 1.24	SqueezeNet: AlexNet-level accuracy with 50x fewer parameters and <0.5MB model size 2016-02-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12 · 코드 13 · 코드 14 · 코드 15 · 코드 16 · 코드 17 · 코드 18 · 코드 19 · 코드 20 · 코드 21 · 코드 22 · 코드 23 · 코드 24 · 코드 25 · 코드 26 · 코드 27 · 코드 28 · 코드 29 · 코드 30 · 코드 31 · 코드 32 · 코드 33 · 코드 34 · 코드 35 · 코드 36 · 코드 37 · 코드 38 · 코드 39 · 코드 40 · 코드 41 · 코드 42 · 코드 43 · 코드 44 · 코드 45 · 코드 46 · 코드 47 · 코드 48 · 코드 49 · 코드 50 · 코드 51 · 코드 52 · 코드 53 · 코드 54 · 코드 55 · 코드 56 · 코드 57 · 코드 58 · 코드 59