OverFeat
Žádný odhad
Žádné hardwareové požadavky na tento model
Hmotnosti tohoto modelu nebyly publikovány, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v jakékoli velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele a žádná grafická karta to nezmění..
Záznam.
Plná specifikace
Všechno zaznamenané k tomuto modelu. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, nikoli jak běží — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jinou škálu.
Původ
Kdo vybudoval tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- New York University (NYU)
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 21 December 2013
- Autoři
- Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vyvinut. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
Velikost
Jak velký je model a na kolik dat byl vytrénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje o tom, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- Parametry
- 144M
- Tréninková data
- tokens
- Epochy
- 80
144M (Table 4)
"We then extract 5 random crops (and their horizontal flips) of size 221x221 pixels and present these to the network in mini-batches of size 128."
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to bralo ze zásuvky.
- Tréninkové hardwarové zařízení
- NVIDIA Tesla K20X
Jak je klasifikováno
Labely, které se na zdrojovém datovém souboru používají při sledování významných modelů, a jak moc si je jistý touto položkou.
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 5,148
Zdroje
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposled zkontrolován.
- Odkaz
- OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
- Naposledy aktualizováno
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
OverFeat was published by New York University (NYU), in United States of America, in December 2013. It comes out of academia.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže je možné ho dosáhnout pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná grafická karta to nezmění.
Jak byla trénována
Its inclusion criterion is highly cited.
Odpovědi
OverFeat — Časté dotazy
How many parameters does OverFeat have?
OverFeat has 144M parameters. 144M (Table 4). That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created OverFeat?
OverFeat was published by New York University (NYU), based in United States of America, categorised as academia.
When was OverFeat released?
OverFeat was published in December 2013. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is OverFeat used for?
OverFeat works in Vision, and is recorded as handling image classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run OverFeat?
None. OverFeat is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is OverFeat open source?
The licensing for OverFeat was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
Druhý směr
Když se na to podíváte z druhé strany?
Tato stránka začíná modelem. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět, co vše bude schopna spustit, Začněte raději od hardwaru.