Resnet50 Cifar100

🚀 モデルIDのモデルカード

このモデルは、CIFAR-100データセットで学習された小型のResNet50モデルです。画像分類タスクに使用でき、CIFAR-100データセットでのテスト精度は0.8093です。

🚀 クイックスタート

以下のコードを使用して、モデルを始めることができます。

import detectors
import timm

model = timm.create_model("resnet50_cifar100", pretrained=True)

✨ 主な機能

• 画像分類タスクに特化したResNet50モデル。
• CIFAR-100データセットで事前学習されている。

📦 インストール

このセクションでは、モデルを使用するための必要なライブラリのインストールについては原READMEに記載がないため、省略します。

💻 使用例

基本的な使用法

import detectors
import timm

model = timm.create_model("resnet50_cifar100", pretrained=True)

📚 ドキュメント

学習データ

学習データはCIFAR-100です。

学習ハイパーパラメータ

• config: scripts/train_configs/cifar100.json
• model: resnet50_cifar100
• dataset: cifar100
• batch_size: 128
• epochs: 300
• validation_frequency: 5
• seed: 1
• criterion: CrossEntropyLoss
• criterion_kwargs: {}
• optimizer: SGD
• lr: 0.1
• optimizer_kwargs: {'momentum': 0.9, 'weight_decay': 0.0005}
• scheduler: CosineAnnealingLR
• scheduler_kwargs: {'T_max': 280}
• debug: False

テストデータ

テストデータはCIFAR-100です。

📄 ライセンス

このモデルはMITライセンスの下で提供されています。

このモデルカードはEduardo Dadaltoによって作成されました。