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
Wide-ResNet-40-2	Percentage correct 81.19	Automatic Data Augmentation via Invariance-Constrained Learning 2022-09-29	코드 1
Wide ResNet	Percentage correct 81.15	Wide Residual Networks 2016-05-23	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
CoPaNet-R-164	Percentage correct 81.10	Deep Competitive Pathway Networks 2017-09-29	코드 1
ABNet-2G-R3	Percentage correct 80.830	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
RL-Mix (PreActResNet-18)	Percentage correct 80.75	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
PreActResNet-18 + CutMix (OneCycleLR scheduler)	Percentage correct 80.6	Expeditious Saliency-guided Mix-up through Random Gradient Thresholding 2022-12-09	코드 1
GAC-SNN	Percentage correct 80.45	Gated Attention Coding for Training High-performance and Efficient Spiking Neural Networks 2023-08-12	코드 1
ABNet-2G-R2	Percentage correct 80.354	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
SimpleNetv2	Percentage correct 80.29	Towards Principled Design of Deep Convolutional Networks: Introducing SimpNet 2018-02-17	코드 1
UPANets	Percentage correct 80.29	UPANets: Learning from the Universal Pixel Attention Networks 2021-03-15	코드 1
PreActResNet-18 + SageMix	Percentage correct 80.16	SageMix: Saliency-Guided Mixup for Point Clouds 2022-10-13	코드 1
ResNet56 with reSGHMC	Percentage correct 80.14	Non-convex Learning via Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC 2020-08-12	코드 1 · 코드 2
PDO-eConv (p8, 2.62M)	Percentage correct 79.99	PDO-eConvs: Partial Differential Operator Based Equivariant Convolutions 2020-07-20	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
VGG11B(3x) + LocalLearning	Percentage correct 79.9	Training Neural Networks with Local Error Signals 2019-01-20	코드 1 · 코드 2
NNCLR	Percentage correct 79	With a Little Help from My Friends: Nearest-Neighbor Contrastive Learning of Visual Representations 2021-04-29	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4
ABNet-2G-R1	Percentage correct 78.792	ANDHRA Bandersnatch: Training Neural Networks to Predict Parallel Realities 2024-11-28	코드 1
PreActResNet18 (AMP)	Percentage correct 78.49	Regularizing Neural Networks via Adversarial Model Perturbation 2020-10-10	코드 1
SimpleNetv1	Percentage correct 78.37	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
ViT (lightweight, MAE pre-trained)	Percentage correct 78.27 PARAMS 3.64M	Pre-training of Lightweight Vision Transformers on Small Datasets with Minimally Scaled Images 2024-02-06	연결 없음
PDC	Percentage correct 77.9	Augmenting Deep Classifiers with Polynomial Neural Networks 2021-04-16	코드 1 · 코드 2
MobileNetV3-large x1.0 (BSConv-U)	Percentage correct 77.7	Rethinking Depthwise Separable Convolutions: How Intra-Kernel Correlations Lead to Improved MobileNets 2020-03-30	코드 1
CCT-6/3x1	Percentage correct 77.31 PARAMS 3.17M	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
ResNet-1001	Percentage correct 77.3	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
Evolution	Percentage correct 77	Large-Scale Evolution of Image Classifiers 2017-03-03	코드 1 · 코드 2
DIANet	Percentage correct 76.98	DIANet: Dense-and-Implicit Attention Network 2019-05-25	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
LP-BNN (ours) + cutout	Percentage correct 76.85	Encoding the latent posterior of Bayesian Neural Networks for uncertainty quantification 2020-12-04	코드 1 · 코드 2
ResNet-18+MM+FRL	Percentage correct 76.64	Learning Class Unique Features in Fine-Grained Visual Classification 2020-11-22	연결 없음
ResNet32 with reSGHMC	Percentage correct 76.55	Non-convex Learning via Replica Exchange Stochastic Gradient MCMC 2020-08-12	코드 1 · 코드 2
MomentumNet	Percentage correct 76.38	Momentum Residual Neural Networks 2021-02-15	코드 1
SSCNN	Percentage correct 75.7	Spatially-sparse convolutional neural networks 2014-09-22	코드 1 · 코드 2 · 코드 3