diff --git a/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PeleeNet.md b/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PeleeNet.md
index 46909c8a9c7b772809adce8c112b57913f21acf9..711aec3aea3e2493c26ab81ca54a44ae9a4365fd 100644
--- a/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PeleeNet.md
+++ b/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/PeleeNet.md
@@ -26,7 +26,7 @@
### 1.1 模型简介
-PeleeNet 系列模型是基于 DenseNet 网络所提出的稠密链接的思想，对 DenseNet 网络进行结构上的优化所得到，因此可以视为是 DenseNet 的轻量化版本。[论文地址](https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf)。
+PeleeNet 系列模型是基于 DenseNet 网络所提出的稠密链接的思想，对 DenseNet 网络进行结构上的优化所得到，在模型性能和效率之间取得了较好的平衡，因此可以视为是 DenseNet 的轻量化版本。[论文地址](https://arxiv.org/pdf/1804.06882.pdf)。
@@ -34,7 +34,7 @@ PeleeNet 系列模型是基于 DenseNet 网络所提出的稠密链接的思想
| Models | Top1 | Top5 | Reference
top1 | Reference
top5 | FLOPs
(G) | Params
(M) |
|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|:--:|
-| PeleeNet | 0.726 | - | 0.726 | - | 0.514 | 2.812 |
+| PeleeNet | 0.7153 | 0.9040 | 0.716 | - | 0.514 | 2.812 |
### 1.3 Benchmark
diff --git a/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/model_list.md b/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/model_list.md
index e61c8c5382722fd65cb3af67d13512b050b778b2..f96612301ed07efdac86fea3cace732027c38d7f 100644
--- a/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/model_list.md
+++ b/docs/zh_CN/models/ImageNet1k/model_list.md
@@ -458,7 +458,7 @@ RegNet 系列模型的精度、速度指标如下表所示，更多关于该系
| 模型 | Top-1 Acc | Top-5 Acc | time(ms)
bs=1 | time(ms)
bs=4 | time(ms)
bs=8 | FLOPs(G) | Params(M) | 预训练模型下载地址 | inference模型下载地址 |
| ---------- | --------- | --------- | ---------------- | ---------------- | -------- | --------- | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ | ------------------------------------------------------------ |
-| PeleeNet | 0.726 | - | - | - | - | 0.514 | 2.812 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/PeleeNet_pretrained.pdparams) | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PeleeNet_infer.tar) |
+| PeleeNet | 0.7153 | 0.9040 | - | - | - | 0.514 | 2.812 | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/PeleeNet_pretrained.pdparams) | [下载链接](https://paddle-imagenet-models-name.bj.bcebos.com/dygraph/inference/PeleeNet_infer.tar) |