Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-10

원본 설명은 검수 중입니다.

아카이브 평가 265건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

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
EfficientNetV2-S	Percentage correct 98.7	EfficientNetV2: Smaller Models and Faster Training 2021-04-01	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
ASF-former-S	Percentage correct 98.7	Adaptive Split-Fusion Transformer 2022-04-26	코드 1
PyramidNet-272 (ASAM)	Percentage correct 98.68	ASAM: Adaptive Sharpness-Aware Minimization for Scale-Invariant Learning of Deep Neural Networks 2021-02-23	코드 1 · 코드 2
PyramidNet + ShakeDrop + Fast AA + FMix	Percentage correct 98.64	FMix: Enhancing Mixed Sample Data Augmentation 2020-02-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
ViT-B/16- SAM	Percentage correct 98.6	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2
ConvMLP-M	Percentage correct 98.6	ConvMLP: Hierarchical Convolutional MLPs for Vision 2021-09-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ConvMLP-L	Percentage correct 98.6	ConvMLP: Hierarchical Convolutional MLPs for Vision 2021-09-09	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
DVT (T2T-ViT-24)	Percentage correct 98.53	Not All Images are Worth 16x16 Words: Dynamic Transformers for Efficient Image Recognition 2021-05-31	코드 1 · 코드 2
E2E-3M	Percentage correct 98.52	Rethinking Recurrent Neural Networks and Other Improvements for Image Classification 2020-07-30	코드 1
CeiT-T	Percentage correct 98.5	Incorporating Convolution Designs into Visual Transformers 2021-03-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
NAT-M4	Percentage correct 98.4 Top-1 Accuracy 98.4 Parameters 6.9M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
WRN-40-10, S=4	Percentage correct 98.38	Towards Better Accuracy-efficiency Trade-offs: Divide and Co-training 2020-11-30	코드 1 · 코드 2
WRN-28-10, S=4	Percentage correct 98.32	Towards Better Accuracy-efficiency Trade-offs: Divide and Co-training 2020-11-30	코드 1 · 코드 2
Shake-Shake 26 2x96d, S=4	Percentage correct 98.31	Towards Better Accuracy-efficiency Trade-offs: Divide and Co-training 2020-11-30	코드 1 · 코드 2
Dynamics 2	Percentage correct 98.31	PSO-Convolutional Neural Networks with Heterogeneous Learning Rate 2022-05-20	코드 1
PyramidNet+ShakeDrop (Fast AA)	Percentage correct 98.3	Fast AutoAugment 2019-05-01	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11
ResNet50 (A1)	Percentage correct 98.3	ResNet strikes back: An improved training procedure in timm 2021-10-01	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
NoisyDARTS-A-t	Percentage correct 98.28	Noisy Differentiable Architecture Search 2020-05-07	코드 1
NAT-M3	Percentage correct 98.2 Top-1 Accuracy 98.2 Parameters 6.2M	Neural Architecture Transfer 2020-05-12	코드 1 · 코드 2
LeViT-192	Percentage correct 98.2	LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference 2021-04-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
ResNet-152-SAM	Percentage correct 98.2	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2
ViT-S/16- SAM	Percentage correct 98.2	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2
Bamboo (ViT-B/16)	Percentage correct 98.2	Bamboo: Building Mega-Scale Vision Dataset Continually with Human-Machine Synergy 2022-03-15	코드 1 · 코드 2
DE ELBo (ViT-B/16)	Percentage correct 98.2	Learning Hyperparameters via a Data-Emphasized Variational Objective 2025-02-03	코드 1
LeViT-256	Percentage correct 98.1	LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference 2021-04-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
PyramidNet + AA (AMP)	Percentage correct 98.02	Regularizing Neural Networks via Adversarial Model Perturbation 2020-10-10	코드 1
EnAET	Percentage correct 98.01	EnAET: A Self-Trained framework for Semi-Supervised and Supervised Learning with Ensemble Transformations 2019-11-21	코드 1 · 코드 2
MUXNet-m	Percentage correct 98.0 Top-1 Accuracy 98.0	MUXConv: Information Multiplexing in Convolutional Neural Networks 2020-03-31	코드 1
LeViT-384	Percentage correct 98	LeViT: a Vision Transformer in ConvNet's Clothing for Faster Inference 2021-04-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
CCT-7/3x1*	Percentage correct 98	Escaping the Big Data Paradigm with Compact Transformers 2021-04-12	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9