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
ShakeShake-2x64d + SWA	Percentage correct 97.12	Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization 2018-03-14	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
PyramidNet-200 + CutMix	Percentage correct 97.12	CutMix: Regularization Strategy to Train Strong Classifiers with Localizable Features 2019-05-13	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
Wide-ResNet-40-2	Percentage correct 97.05	Automatic Data Augmentation via Invariance-Constrained Learning 2022-09-29	코드 1
ORN	Percentage correct 97.02	Oriented Response Networks 2017-01-07	코드 1
WRN-16-8 with reSGHMC	Percentage correct 96.87	Non-convex Learning via Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC 2020-08-12	코드 1 · 코드 2
ResNet_XnIDR	Percentage correct 96.87	XnODR and XnIDR: Two Accurate and Fast Fully Connected Layers For Convolutional Neural Networks 2021-11-21	코드 1
HCGNet-A1	Percentage correct 96.85	Gated Convolutional Networks with Hybrid Connectivity for Image Classification 2019-08-26	코드 1
WRN 28-10	Percentage correct 96.81	Neural networks with late-phase weights 2020-07-25	코드 1 · 코드 2
AutoDropout	Percentage correct 96.8	AutoDropout: Learning Dropout Patterns to Regularize Deep Networks 2021-01-05	코드 1
WRN-28-10 + SWA	Percentage correct 96.79	Averaging Weights Leads to Wider Optima and Better Generalization 2018-03-14	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
ConvMixer-256/16	Percentage correct 96.74	Patches Are All You Need? 2022-01-24	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
EXACT (WRN-28-10)	Percentage correct 96.73	EXACT: How to Train Your Accuracy 2022-05-19	코드 1 · 코드 2
Wide ResNet+cutout	Percentage correct 96.71	Single-bit-per-weight deep convolutional neural networks without batch-normalization layers for embedded systems 2019-07-16	코드 1
Deep pyramidal residual network	Percentage correct 96.69	Deep Pyramidal Residual Networks 2016-10-10	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
CoPaNet-R-164	Percentage correct 96.62	Deep Competitive Pathway Networks 2017-09-29	코드 1
DenseNet (DenseNet-BC-190)	Percentage correct 96.54	Densely Connected Convolutional Networks 2016-08-25	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 · 코드 60 · 코드 61 · 코드 62 · 코드 63 · 코드 64 · 코드 65 · 코드 66 · 코드 67 · 코드 68 · 코드 69 · 코드 70 · 코드 71 · 코드 72 · 코드 73 · 코드 74 · 코드 75 · 코드 76 · 코드 77 · 코드 78 · 코드 79 · 코드 80 · 코드 81 · 코드 82 · 코드 83 · 코드 84 · 코드 85 · 코드 86 · 코드 87 · 코드 88 · 코드 89 · 코드 90 · 코드 91 · 코드 92 · 코드 93 · 코드 94 · 코드 95 · 코드 96 · 코드 97 · 코드 98 · 코드 99 · 코드 100 · 코드 101 · 코드 102 · 코드 103 · 코드 104 · 코드 105 · 코드 106 · 코드 107 · 코드 108 · 코드 109 · 코드 110 · 코드 111 · 코드 112 · 코드 113 · 코드 114 · 코드 115 · 코드 116 · 코드 117 · 코드 118 · 코드 119 · 코드 120 · 코드 121 · 코드 122 · 코드 123 · 코드 124 · 코드 125 · 코드 126 · 코드 127 · 코드 128 · 코드 129 · 코드 130 · 코드 131 · 코드 132 · 코드 133 · 코드 134 · 코드 135 · 코드 136 · 코드 137 · 코드 138 · 코드 139 · 코드 140 · 코드 141 · 코드 142 · 코드 143 · 코드 144 · 코드 145 · 코드 146
SKNet-29 (ResNeXt-29, 16×32d)	Percentage correct 96.53	Selective Kernel Networks 2019-03-15	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
Fractional MP	Percentage correct 96.5	Fractional Max-Pooling 2014-12-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
PDO-eConv (p8, 4.6M)	Percentage correct 96.5	PDO-eConvs: Partial Differential Operator Based Equivariant Convolutions 2020-07-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
UPANets	Percentage correct 96.47	UPANets: Learning from the Universal Pixel Attention Networks 2021-03-15	코드 1
GAC-SNN	Percentage correct 96.46	Gated Attention Coding for Training High-performance and Efficient Spiking Neural Networks 2023-08-12	코드 1
ViT (lightweight, MAE pretrained)	Percentage correct 96.41	Pre-training of Lightweight Vision Transformers on Small Datasets with Minimally Scaled Images 2024-02-06	연결 없음
NAS-RL	Percentage correct 96.4	Neural Architecture Search with Reinforcement Learning 2016-11-05	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
VGG11B(2x) + LocalLearning + CO	Percentage correct 96.4	Training Neural Networks with Local Error Signals 2019-01-20	코드 1 · 코드 2
ABNet-2G-R3-Combined	Percentage correct 96.378	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
Residual Gates + WRN	Percentage correct 96.35	Learning Identity Mappings with Residual Gates 2016-11-04	연결 없음
PDO-eConv (p8, 2.62M)	Percentage correct 96.32	PDO-eConvs: Partial Differential Operator Based Equivariant Convolutions 2020-07-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SimpleNetv2	Percentage correct 96.29	Towards Principled Design of Deep Convolutional Networks: Introducing SimpNet 2018-02-17	코드 1
ResNet56 with reSGHMC	Percentage correct 96.12	Non-convex Learning via Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC 2020-08-12	코드 1 · 코드 2
Mixer-S/16- SAM	Percentage correct 96.1	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2