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Beit Finetuned
該模型是在CIFAR-10數據集上微調的BEiT基礎版本，專注於圖像分類任務，在評估集上達到了99.18%的準確率。
下載量 24
發布時間 : 5/18/2022
模型概述
基於BEiT架構的微調模型，用於高精度圖像分類任務，特別優化了在CIFAR-10數據集上的表現。
模型特點
高準確率
在CIFAR-10測試集上達到99.18%的分類準確率
高效微調
僅需3輪訓練即可達到優異性能
遷移學習能力
基於BEiT預訓練模型，具有良好的特徵提取能力
模型能力
圖像分類
遷移學習
計算機視覺任務
使用案例
圖像識別
CIFAR-10圖像分類
對CIFAR-10數據集中的10類物體進行精確分類
99.18%準確率
教育研究
計算機視覺教學
作為圖像分類任務的基準模型用於教學演示
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