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Resnet 50 Fashion Mnist Quality Drift
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Resnet 50 Fashion Mnist Quality Drift

arize-aiによって開発
Fashion_MNIST_quality_driftデータセットでResNet-50アーキテクチャを基にファインチューニングした画像分類モデル、精度73%
画像分類
Transformers
オープンソースライセンス:Apache-2.0#ファッション画像分類#品質ドリフト検出#ResNetファインチューニング
ダウンロード数 44
リリース時間 : 8/1/2022

モデル概要

このモデルはファッションMNIST品質ドリフトデータセットでファインチューニングされたResNet-50のバージョンで、主に画像分類タスクに使用されます。

モデル特徴

高品質画像分類
ファッションMNIST品質ドリフトデータセットで73%の精度を達成
転移学習最適化
事前学習済みResNet-50モデルを基にファインチューニングし、特定領域の性能を向上
安定した訓練プロセス
線形学習率スケジューリングとAdamオプティマイザを採用し、訓練損失が安定して減少

モデル能力

ファッションアイテム画像分類
品質ドリフトデータ識別
マルチクラス画像認識

使用事例

電子商取引
ファッション商品自動分類
ECプラットフォームの商品画像自動分類システムに使用
精度73%
品質管理
製品品質視覚検査
ファッション製品の品質変化とドリフトを検出
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