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
VDN	Percentage correct 92.4	Training Very Deep Networks 2015-07-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ResNet	Percentage correct 92.3	A Bregman Learning Framework for Sparse Neural Networks 2021-05-10	코드 1
SWWAE	Percentage correct 92.2	Stacked What-Where Auto-encoders 2015-06-08	코드 1 · 코드 2
FlexTCN-7	Percentage correct 92.2	FlexConv: Continuous Kernel Convolutions with Differentiable Kernel Sizes 2021-10-15	코드 1
ReActNet-18	Percentage correct 92.08	"BNN - BN = ?": Training Binary Neural Networks without Batch Normalization 2021-04-16	코드 1
ResNet v2-20 (Mish activation)	Percentage correct 92.02	Mish: A Self Regularized Non-Monotonic Activation Function 2019-08-23	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9
Context-Aware DNN tree	Percentage correct 92.01	Context-aware deep model compression for edge cloud computing 2020-11-29	연결 없음
DSN	Percentage correct 91.8	Deeply-Supervised Nets 2014-09-18	코드 1
BinaryConnect	Percentage correct 91.7	BinaryConnect: Training Deep Neural Networks with binary weights during propagations 2015-11-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
CLS-GAN	Percentage correct 91.7	Loss-Sensitive Generative Adversarial Networks on Lipschitz Densities 2017-01-23	코드 1
MIM	Percentage correct 91.5	On the Importance of Normalisation Layers in Deep Learning with Piecewise Linear Activation Units 2015-08-03	연결 없음
Spectral Representations for Convolutional Neural Networks	Percentage correct 91.4	Spectral Representations for Convolutional Neural Networks 2015-06-11	연결 없음
DLME (ResNet-18, linear)	Percentage correct 91.3	DLME: Deep Local-flatness Manifold Embedding 2022-07-07	코드 1 · 코드 2
RMDL (30 RDLs)	Percentage correct 91.21	RMDL: Random Multimodel Deep Learning for Classification 2018-05-03	코드 1
Network in Network	Percentage correct 91.2	Network In Network 2013-12-16	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
ResNet-26 (Trainable Activations)	Percentage correct 91.1	Trainable Activations for Image Classification 2023-01-26	코드 1
ResNet-32 (Trainable Activations)	Percentage correct 90.9	Trainable Activations for Image Classification 2023-01-26	코드 1
kDenseNet-BC L100 12ch	Percentage correct 90.83	Grouped Pointwise Convolutions Reduce Parameters in Convolutional Neural Networks 2022-06-30	코드 1 · 코드 2
Deep Networks with Internal Selective Attention through Feedback Connections	Percentage correct 90.8	Deep Networks with Internal Selective Attention through Feedback Connections 2014-07-11	연결 없음
Maxout Network (k=2)	Percentage correct 90.65	Maxout Networks 2013-02-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7
ResNet-18	Percentage correct 90.65	Knowledge Representing: Efficient, Sparse Representation of Prior Knowledge for Knowledge Distillation 2019-11-13	연결 없음
DNN+Probabilistic Maxout	Percentage correct 90.6	Improving Deep Neural Networks with Probabilistic Maxout Units 2013-12-20	연결 없음
GP EI	Percentage correct 90.5	Practical Bayesian Optimization of Machine Learning Algorithms 2012-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ResNet-44 (Trainable Activations)	Percentage correct 90.5	Trainable Activations for Image Classification 2023-01-26	코드 1
ResNet-20 (Trainable Activations)	Percentage correct 90.4	Trainable Activations for Image Classification 2023-01-26	코드 1
SEER (RegNet10B)	Percentage correct 90	Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision 2022-02-16	코드 1
kMobileNet 16ch	Percentage correct 89.81	Grouped Pointwise Convolutions Reduce Parameters in Convolutional Neural Networks 2022-06-30	코드 1 · 코드 2
APAC	Percentage correct 89.7	APAC: Augmented PAttern Classification with Neural Networks 2015-05-13	연결 없음
ensemble of 7 models	Percentage correct 89.4	Dynamic Routing Between Capsules 2017-10-26	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
DCNN+GFE	Percentage correct 89.1	Deep Convolutional Neural Networks as Generic Feature Extractors 2017-10-06	연결 없음