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Supervised Contrastive Learning Cifar10
這是一個採用監督對比學習技術訓練的CIFAR-10圖像分類模型，測試準確率達到81.06%
下載量 29
發布時間 : 3/2/2022
模型概述
該模型使用監督對比學習方法在CIFAR-10數據集上進行訓練，能夠對10類常見物體（如飛機、汽車、鳥類等）進行圖像分類。相比傳統方法，採用對比學習提高了模型性能。
模型特點
監督對比學習
採用Prannay Khosla等人提出的監督對比學習方法，相比傳統分類方法能學習到更具判別性的特徵表示
性能提升
對比學習方法使模型在CIFAR-10上的測試準確率達到81.06%，比傳統方法(79.88%)有所提高
輕量級實現
基於tf-keras實現，便於部署和集成
模型能力
圖像分類
特徵提取
使用案例
計算機視覺
物體識別
識別圖像中的常見物體類別
在CIFAR-10數據集上達到81.06%準確率
教育演示
用於教學對比學習在計算機視覺中的應用
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