Papers with Code · CC BY-SA 4.0

CIFAR-100

아카이브 평가 211건 · 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
EnAET	Percentage correct 83.13	EnAET: A Self-Trained framework for Semi-Supervised and Supervised Learning with Ensemble Transformations 2019-11-21	코드 1 · 코드 2
WRN 28-10	Percentage correct 83.06	Neural networks with late-phase weights 2020-07-25	코드 1 · 코드 2
R-Mix (ResNeXt 29-4-24)	Percentage correct 83.02	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
Wide ResNet+Cutout+no BN scale/offset learning	Percentage correct 82.95	Single-bit-per-weight deep convolutional neural networks without batch-normalization layers for embedded systems 2019-07-16	코드 1
WRN-16-8 with reSGHMC	Percentage correct 82.95	Non-convex Learning via Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC 2020-08-12	코드 1 · 코드 2
DenseNet-BC	Percentage correct 82.82	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
ABNet-2G-R3-Combined	Percentage correct 82.784	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
CCT-7/3x1*	Percentage correct 82.72	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
EXACT (WRN-28-10)	Percentage correct 82.68	EXACT: How to Train Your Accuracy 2022-05-19	코드 1 · 코드 2
SKNet-29 (ResNeXt-29, 16×32d)	Percentage correct 82.67	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
DenseNet	Percentage correct 82.62	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
Shared WRN	Percentage correct 82.57	Learning Implicitly Recurrent CNNs Through Parameter Sharing 2019-02-26	코드 1
Transformer local-attention (NesT-B)	Percentage correct 82.56	Nested Hierarchical Transformer: Towards Accurate, Data-Efficient and Interpretable Visual Understanding 2021-05-26	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
RL-Mix (ResNeXt 29-4-24)	Percentage correct 82.43	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
Mixer-S/16- SAM	Percentage correct 82.4	When Vision Transformers Outperform ResNets without Pre-training or Strong Data Augmentations 2021-06-03	코드 1 · 코드 2
R-Mix (WideResNet 16-8)	Percentage correct 82.32	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
ResNeXt 29-4-24 + CutMix (OneCycleLR scheduler)	Percentage correct 82.3	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
WARN	Percentage correct 82.18	Attend and Rectify: a Gated Attention Mechanism for Fine-Grained Recovery 2018-07-19	코드 1
RL-Mix (WideResNet 16-8)	Percentage correct 82.16	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
WRN+SWA	Percentage correct 82.15	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
Manifold Mixup	Percentage correct 81.96	Manifold Mixup: Better Representations by Interpolating Hidden States 2018-06-13	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11 · 코드 12
HCGNet-A1	Percentage correct 81.87 PARAMS 1.1M	Gated Convolutional Networks with Hybrid Connectivity for Image Classification 2019-08-26	코드 1
WideResNet 16-8 + CutMix (OneCycleLR scheduler)	Percentage correct 81.79	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
Residual Gates + WRN	Percentage correct 81.73	Learning Identity Mappings with Residual Gates 2016-11-04	연결 없음
kNN-CLIP	Percentage correct 81.7	Revisiting a kNN-based Image Classification System with High-capacity Storage 2022-04-03	연결 없음
AA-Wide-ResNet	Percentage correct 81.6	Attention Augmented Convolutional Networks 2019-04-22	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
PDO-eConv (p8, 4.6M)	Percentage correct 81.6	PDO-eConvs: Partial Differential Operator Based Equivariant Convolutions 2020-07-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
SEER (RegNet10B)	Percentage correct 81.53	Vision Models Are More Robust And Fair When Pretrained On Uncurated Images Without Supervision 2022-02-16	코드 1
R-Mix (PreActResNet-18)	Percentage correct 81.49	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
ResNet50 (FSGDM)	Percentage correct 81.44	On the Performance Analysis of Momentum Method: A Frequency Domain Perspective 2024-11-29	코드 1