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
ABNet-2G-R3	Percentage correct 96.088	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
PreActResNet18 (AMP)	Percentage correct 96.03	Regularizing Neural Networks via Adversarial Model Perturbation 2020-10-10	코드 1
ConvMixer-256/8	Percentage correct 96.03	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
Local Mixup Resnet18	Percentage correct 95.97	Preventing Manifold Intrusion with Locality: Local Mixup 2022-01-12	코드 1
ABNet-2G-R2	Percentage correct 95.900	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
ResNet-50x1-ACG (ImageNet-21K)	Percentage correct 95.78	Effect of Pre-Training Scale on Intra- and Inter-Domain Full and Few-Shot Transfer Learning for Natural and Medical X-Ray Chest Images 2021-05-31	코드 1
ResNet18 (FSGDM)	Percentage correct 95.66	On the Performance Analysis of Momentum Method: A Frequency Domain Perspective 2024-11-29	코드 1
ACN	Percentage correct 95.6	Striving for Simplicity: The All Convolutional Net 2014-12-21	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
Evolution ensemble	Percentage correct 95.6	Large-Scale Evolution of Image Classifiers 2017-03-03	코드 1 · 코드 2
ResNet-18	Percentage correct 95.55	Benchopt: Reproducible, efficient and collaborative optimization benchmarks 2022-06-27	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ABNet-2G-R1	Percentage correct 95.536	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
SimpleNetv1	Percentage correct 95.51	Lets keep it simple, Using simple architectures to outperform deeper and more complex architectures 2016-08-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
Mobile Net_Sam	Percentage correct 95.50	MobileNetV2: Inverted Residuals and Linear Bottlenecks 2018-01-13	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 · 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 · 코드 147 · 코드 148 · 코드 149 · 코드 150 · 코드 151 · 코드 152 · 코드 153 · 코드 154 · 코드 155 · 코드 156 · 코드 157 · 코드 158 · 코드 159
IM-Loss (ResNet-19)	Percentage correct 95.49	IM-Loss: Information Maximization Loss for Spiking Neural Networks 2022-10-31	연결 없음
ResNet-1001	Percentage correct 95.4	Identity Mappings in Deep Residual Networks 2016-03-16	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
ResNet32 with reSGHMC	Percentage correct 95.35	Non-convex Learning via Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC 2020-08-12	코드 1 · 코드 2
ResNet-18+MM+FRL	Percentage correct 95.33	Learning Class Unique Features in Fine-Grained Visual Classification 2020-11-22	연결 없음
PSN (Modified PLIF Net)	Percentage correct 95.32	연결 없음 논문 날짜 미기재	연결 없음
CCT-6/3x1	Percentage correct 95.29	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
MomentumNet	Percentage correct 95.18	Momentum Residual Neural Networks 2021-02-15	코드 1
Context-Aware Pipeline	Percentage correct 95.16	Context-Aware Compilation of DNN Training Pipelines across Edge and Cloud 2021-12-30	코드 1
SRM-ResNet-56	Percentage correct 95.05 Top-1 Accuracy 95.05	SRM : A Style-based Recalibration Module for Convolutional Neural Networks 2019-03-26	코드 1
MixMatch	Percentage correct 95.05	MixMatch: A Holistic Approach to Semi-Supervised Learning 2019-05-06	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
WRN-22-8 (Sparse Momentum)	Percentage correct 95.04	Sparse Networks from Scratch: Faster Training without Losing Performance 2019-07-10	코드 1 · 코드 2
LP-BNN (ours) + cutout	Percentage correct 95.02	Encoding the latent posterior of Bayesian Neural Networks for uncertainty quantification 2020-12-04	코드 1 · 코드 2
kEffNet-B0 V2 32ch + H Flip	Percentage correct 94.95	An Enhanced Scheme for Reducing the Complexity of Pointwise Convolutions in CNNs for Image Classification Based on Interleaved Grouped Filters without Divisibility Constraints 2022-09-08	코드 1 · 코드 2
Prodpoly	Percentage correct 94.9	Deep Polynomial Neural Networks 2020-06-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
ResNet-9	Percentage correct 94.79	CNN Filter DB: An Empirical Investigation of Trained Convolutional Filters 2022-03-29	코드 1
Stochastic Depth	Percentage correct 94.77	Deep Networks with Stochastic Depth 2016-03-30	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
VGG-19 with GradInit	Percentage correct 94.71	GradInit: Learning to Initialize Neural Networks for Stable and Efficient Training 2021-02-16	코드 1 · 코드 2