Continual Learning On Stanford Cars Fine
Métriques
Accuracy
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Tableau comparatif
Nom du modèle | Accuracy |
---|---|
helpful-or-harmful-inter-task-association-in | 90.6 |
packnet-adding-multiple-tasks-to-a-single | 86.11 |
progressive-neural-networks | 89.21 |
piggyback-adapting-a-single-network-to | 89.62 |
extending-conditional-convolution-structures | 92.61 |
compacting-picking-and-growing-for | 92.80 |