← Sequential Image Classification

Papers with Code · CC BY-SA 4.0

Sequential CIFAR-10

아카이브 평가 13건 · 마지막 적재/변경 2026-10-30

원본 데이터셋 링크 1

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.

표가 화면보다 넓으면 좌우로 스크롤하여 논문과 구현 링크를 확인하세요.

원본 기록 순서 · 순위 미부여
모델	원본 지표·값	논문	구현
MultiresConv	Unpermuted Accuracy 93.15%	Sequence Modeling with Multiresolution Convolutional Memory 2023-05-02	코드 1
S4	Unpermuted Accuracy 91.80%	Efficiently Modeling Long Sequences with Structured State Spaces 2021-10-31	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8
LRU	Unpermuted Accuracy 89.0	Resurrecting Recurrent Neural Networks for Long Sequences 2023-03-11	코드 1 · 코드 2 · 코드 3 · 코드 4 · 코드 5 · 코드 6 · 코드 7 · 코드 8 · 코드 9 · 코드 10 · 코드 11
SMPConv	Unpermuted Accuracy 84.86%	SMPConv: Self-moving Point Representations for Continuous Convolution 2023-04-05	코드 1
LSSL	Unpermuted Accuracy 84.65%	Combining Recurrent, Convolutional, and Continuous-time Models with Linear State-Space Layers 2021-10-26	코드 1 · 코드 2
FlexTCN-6	Unpermuted Accuracy 80.82%	FlexConv: Continuous Kernel Convolutions with Differentiable Kernel Sizes 2021-10-15	코드 1
UR-GRU	Unpermuted Accuracy 74.4%	Improving the Gating Mechanism of Recurrent Neural Networks 2019-10-22	코드 1
Trellis Network	Unpermuted Accuracy 73.42%	Trellis Networks for Sequence Modeling 2018-10-15	코드 1
Sparse Combo Net	Unpermuted Accuracy 65.72	RNNs of RNNs: Recursive Construction of Stable Assemblies of Recurrent Neural Networks 2021-06-16	코드 1
LipschitzRNN	Unpermuted Accuracy 64.2	Lipschitz Recurrent Neural Networks 2020-06-22	코드 1
CKCNN (1M)	Unpermuted Accuracy 63.74%	CKConv: Continuous Kernel Convolution For Sequential Data 2021-02-04	코드 1
CKCNN (100k)	Unpermuted Accuracy 62.25%	CKConv: Continuous Kernel Convolution For Sequential Data 2021-02-04	코드 1
Transformer (self-attention) (Trinh et al., 2018)	Unpermuted Accuracy 62.2%	Learning Longer-term Dependencies in RNNs with Auxiliary Losses 2018-03-01	코드 1