Long Tail Learning On Cifar 10 Lt R 200
Métriques
Error Rate
Résultats
Résultats de performance de divers modèles sur ce benchmark
Nom du modèle | Error Rate | Paper Title | Repository |
|---|---|---|---|
| LDAM + DRW + SAM | 21.9 | Escaping Saddle Points for Effective Generalization on Class-Imbalanced Data | |
| MetaSAug-LDAM | 22.65 | MetaSAug: Meta Semantic Augmentation for Long-Tailed Visual Recognition |
0 of 2 row(s) selected.