Deeply-supervised nets

Uzavřené váhy Microsoft Research September 2014

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
Microsoft Research
Typ organizace
Industry
Země
United States of America
Publikováno
18 September 2014
Autoři
Chen-Yu Lee, Saining Xie, Patrick Gallagher, Zhengyou Zhang, Zhuowen Tu

Co to dělá

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

Doména
Vision
Úkol
Image classification, Digit recognition

Velikost

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

Výcviková data
598,388 tokens

60000+50000+60000+600000

Jak je to klasifikováno

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

Proč je to sledováno
Highly cited,SOTA improvement

our experimental result on benchmark datasets shows significant performance gain over existing methods (e.g. all state-of-the-art results on MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, and SVHN).

Citace
2,509

Žrovy

Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.

Reference
Deeply-Supervised Nets
Nap poslední aktualizace
28 November 2025

Co čísla znamenají

O tomto modelu

Deeply-supervised nets byl zveřejněn Microsoft Research, v zemi zaznamenané jako United States of America, během September 2014. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.

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

Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.

Co bylo zapotřebí k jeho vybudování

Tréninková sada běžela na přibližně 598,388 tokeny textu

Důvod, proč se to v tomto katalogu vůbec objevuje: highly cited,SOTA improvement.

Odpovědi

Deeply-supervised nets — běžné otázky

01

Deeply-supervised nets— 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.

02

Deeply-supervised nets— 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.

03

Deeply-supervised nets— kolik má parametrů?

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

04

Deeply-supervised nets— Kdo to vytvořil?

Bylo to publikováno společností Microsoft Research, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.

05

Deeply-supervised nets— Kdy byl vydán?

Bylo to zveřejněno v September 2014. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.

06

Deeply-supervised nets— K čemu se to používá?

funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification, Digit recognition. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.

Zdroj

Původní publikace

Nahrávka naposledy aktualizována 28 November 2025

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.