Resnet 50 Ucsat
microsoft/resnet-50を微調整した画像分類モデルで、未知のデータセットで中程度の精度を示す
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リリース時間 : 7/3/2022
モデル概要
このモデルはResNet-50アーキテクチャに基づく微調整版で、主に画像分類タスクに使用されます。トレーニングプロセスでは段階的に精度が向上し、最終的に約65.6%の検証精度に達しました。
モデル特徴
転移学習の基礎
成熟したResNet-50アーキテクチャを微調整しており、優れた特徴抽出能力を備えています
漸進的学習
トレーニング過程で精度が20.57%から71.25%(トレーニングセット)まで段階的に向上しました
Top-3精度の優位性
検証セットのTop-3精度は89.24%に達し、基本精度を大幅に上回っています
モデル能力
画像分類
特徴抽出
転移学習
使用事例
汎用画像認識
物体分類
一般的な物体を分類・識別する
検証精度65.6%
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