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Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR10 (10,000)

아카이브 평가 7건 · 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.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
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