Cutout-regularized net

Uzavřené váhy University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research August 2017

Žádný odhad

Žádné hardwarové požadavky pro tento model

Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..

Na záznamu

Plná specifikace

Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..

Původ

Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.

Organizace
University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research
Typ organizace
Academia,Academia,Research collective
Země
Canada
Publikováno
15 August 2017
Autoři
Terrance DeVries, Graham W. Taylor

Co to dělá

Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.

Doména
Vision
Úkol
Image classification

Velikost

Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.

Výcviková data
604,388 tokens

Jak je to klasifikováno

Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.

Záznam důvěry
Unknown
Citace
4,263

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout
Nap poslední aktualizace
25 May 2026

Co čísla znamenají

O tomto modelu

Cutout-regularized net byl zveřejněn University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research, v zemi zaznamenané jako Canada, během August 2017. Vychází z organizace, která je kategorizována jako academia,Academia,Research collective.

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.

Protože váhy nejsou k dispozici, žádné z hardwarových údajů na tomto webu se na něj nevztahují.

Trénink a původ

Bylo to trénováno na korpusu asi 604,388 tokeny textu

Odpovědi

Cutout-regularized net — běžné otázky

01

Cutout-regularized net— Je to OPEN SOURCE?

Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.

02

Cutout-regularized net— kolik má parametrů?

Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.

03

Cutout-regularized net— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia,Academia,Research collective.

04

Cutout-regularized net— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v August 2017. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

05

Cutout-regularized net— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.

06

Cutout-regularized net— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?

Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 25 May 2026

Druhý směr

Díváte se na to z druhé strany?

Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.