# 高精度モデル

これはHubに公開されたTransformersモデルで、具体的な機能と用途は後で補足されます。

これはHugging Face Hubでホストされているtransformersモデルで、具体的な機能や用途についてはさらに情報を追加する必要があります。

indolem/indobert-base-uncasedをファインチューニングしたインドネシア語テキスト分類モデルで、評価セットでの精度は79.54%

Swin Transformer Tinyアーキテクチャに基づく画像分類モデルで、カスタムデータセットで50エポックのファインチューニングを行い、79.73%の精度を達成

OCTFusionはPyTorchベースの画像分類モデルで、合成データにおいて100%の精度を達成しました。

このモデルは、google/vit-base-patch16-224-in21kをsudo-s/herbier_mesuem5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、評価精度は83.67%です。

imagenet-1kで訓練されたRegNetモデル、ニューラルアーキテクチャサーチによって設計された効率的な視覚モデル

ImageNet-1kデータセットで事前学習された深層残差ネットワークモデル、改良版v1.5アーキテクチャを採用

スワヒリ語ニューステキストを分類するためのRoBERTaモデルで、Google Cloud TPUv3-8でトレーニング済み

これはWav2Vec 2.0アーキテクチャに基づくペルシャ語音声感情認識モデルで、6つの基本感情状態を識別できます。

これはPyTorchとHuggingPicsを基に構築された画像分類モデルで、ニューヨーク、東京、ロンドンの都市画像を正確に識別できます。