Papers with Code · CC BY-SA 4.0

MNIST

아카이브 평가 81건 · 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
Branching/Merging CNN + Homogeneous Vector Capsules	Percentage error 0.13 Accuracy 99.87 Trainable Parameters 1514187	No Routing Needed Between Capsules 2020-01-24	코드 1
EnsNet (Ensemble learning in CNN augmented with fully connected subnetworks)	Percentage error 0.16 Accuracy 99.84	Ensemble learning in CNN augmented with fully connected subnetworks 2020-03-19	코드 1 · 코드 2
Efficient-CapsNet	Percentage error 0.16 Accuracy 99.84 Trainable Parameters 161824	Efficient-CapsNet: Capsule Network with Self-Attention Routing 2021-01-29	코드 1 · 코드 2
SOPCNN (Only a single Model)	Percentage error 0.17 Accuracy 99.83 Trainable Parameters 1400000	Stochastic Optimization of Plain Convolutional Neural Networks with Simple methods 2020-01-24	코드 1
RMDL (30 RDLs)	Percentage error 0.18 Accuracy 99.82	RMDL: Random Multimodel Deep Learning for Classification 2018-05-03	코드 1
R-ExplaiNet-22 (single model)	Percentage error 0.20 Accuracy 99.80 Trainable Parameters 743882	Learning local discrete features in explainable-by-design convolutional neural networks 2024-10-31	코드 1
DropConnect	Percentage error 0.21 Accuracy 99.77	Regularization of Neural Networks using DropConnect 2013-06-13	코드 1
MCDNN	Percentage error 0.23	Multi-column Deep Neural Networks for Image Classification 2012-02-13	코드 1
APAC	Percentage error 0.23	APAC: Augmented PAttern Classification with Neural Networks 2015-05-13	연결 없음
BNM NiN	Percentage error 0.24	Batch-normalized Maxout Network in Network 2015-11-09	코드 1
SimpleNetv1	Percentage error 0.25	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
CapsNet	Percentage error 0.25	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
VGG8B + LocalLearning + CO	Percentage error 0.26	Training Neural Networks with Local Error Signals 2019-01-20	코드 1 · 코드 2
VGG-5 (Spinal FC)	Percentage error 0.28 Accuracy 99.72	SpinalNet: Deep Neural Network with Gradual Input 2020-07-07	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
TextCaps	Percentage error 0.29 Accuracy 99.71	TextCaps : Handwritten Character Recognition with Very Small Datasets 2019-04-17	코드 1 · 코드 2 · 코드 3
ExquisiteNetV2	Percentage error 0.29 Accuracy 99.71 Trainable Parameters 518230	A Novel lightweight Convolutional Neural Network, ExquisiteNetV2 2021-05-19	코드 1
WaveMix-128/7	Percentage error 0.29	WaveMix: Resource-efficient Token Mixing for Images 2022-03-07	코드 1
Fractional MP	Percentage error 0.3	Fractional Max-Pooling 2014-12-18	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5
Tree+Max-Avg pooling	Percentage error 0.3	Generalizing Pooling Functions in Convolutional Neural Networks: Mixed, Gated, and Tree 2015-09-30	코드 1 · 코드 2
CMsC	Percentage error 0.3	Competitive Multi-scale Convolution 2015-11-18	연결 없음
EXACT (M3-CNN)	Percentage error 0.33	EXACT: How to Train Your Accuracy 2022-05-19	코드 1 · 코드 2
Second Order Neural Ordinary Differential Equation	Percentage error 0.37 Accuracy 99.63	On Second Order Behaviour in Augmented Neural ODEs 2020-06-12	코드 1
Augmented Neural Ordinary Differential Equation	Percentage error 0.37 Accuracy 99.63	Augmented Neural ODEs 2019-04-02	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6
DSN	Percentage error 0.4	Deeply-Supervised Nets 2014-09-18	코드 1
CKN	Percentage error 0.4	Convolutional Kernel Networks 2014-06-12	연결 없음
C-SVDDNet	Percentage error 0.4	Unsupervised Feature Learning with C-SVDDNet 2014-12-23	연결 없음
HOPE	Percentage error 0.4	Hybrid Orthogonal Projection and Estimation (HOPE): A New Framework to Probe and Learn Neural Networks 2015-02-03	연결 없음
FLSCNN	Percentage error 0.4	Enhanced Image Classification With a Fast-Learning Shallow Convolutional Neural Network 2015-03-16	연결 없음
MIM	Percentage error 0.4	On the Importance of Normalisation Layers in Deep Learning with Piecewise Linear Activation Units 2015-08-03	연결 없음
Fitnet-LSUV-SVM	Percentage error 0.4	All you need is a good init 2015-11-19	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11