# CIFAR10ファインチューニング

Vision Transformer (ViT)アーキテクチャを基にCIFAR-10データセットでファインチューニングされた画像分類モデル、精度99.2%達成

このモデルはgoogle/vit-base-patch16-224-in21kをCIFAR10データセットでファインチューニングした画像分類モデルで、精度は96.78%です。

Swin Transformerアーキテクチャに基づく微小モデル、CIFAR-10画像分類タスク向けにファインチューニング

このモデルはSwin Transformerアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、CIFAR-10データセットでファインチューニング後98.9%の精度を達成しています。

これはVision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく画像分類モデルで、CIFAR10データセットでファインチューニングされ、98.76%の精度を達成しました。

ViTアーキテクチャに基づくVision Transformerモデルで、CIFAR-10データセットでファインチューニングされ、画像分類タスクに使用されます

このモデルはConvNeXTアーキテクチャのミニバージョンで、cifar10データセットでファインチューニングされており、画像分類タスクに適しています。

ResNet-50アーキテクチャに基づき、CIFAR-10品質シフトデータセットでファインチューニングされた画像分類モデル

ViTアーキテクチャに基づきCIFAR10データセットでファインチューニングされた画像分類モデル

Google Vision Transformer (ViT)アーキテクチャに基づく事前学習モデルで、CIFAR-10データセットでファインチューニングされ、画像分類タスクに使用されます。