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Beit Finetuned
该模型是在CIFAR-10数据集上微调的BEiT基础版本，专注于图像分类任务，在评估集上达到了99.18%的准确率。
下载量 24
发布时间 : 5/18/2022
模型简介
基于BEiT架构的微调模型，用于高精度图像分类任务，特别优化了在CIFAR-10数据集上的表现。
模型特点
高准确率
在CIFAR-10测试集上达到99.18%的分类准确率
高效微调
仅需3轮训练即可达到优异性能
迁移学习能力
基于BEiT预训练模型，具有良好的特征提取能力
模型能力
图像分类
迁移学习
计算机视觉任务
使用案例
图像识别
CIFAR-10图像分类
对CIFAR-10数据集中的10类物体进行精确分类
99.18%准确率
教育研究
计算机视觉教学
作为图像分类任务的基准模型用于教学演示
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