Prototypical networks
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, sodass es weder heruntergeladen noch auf Ihrer eigenen Hardware in irgendeiner Größe ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter zugänglich, und keine Grafikkarte ändert daran etwas.
Aufzeichnung
Vollständige Spezifikation
Alles aufzeichnungsfähig für dieses Modell. Die meisten Informationen beschreiben, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — ein nützlicher Kontext, um zu beurteilen, wie viel Arbeit investiert wurde und wie es im Vergleich zu auf einer anderen Skala entwickelten Modellen abschneidet..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- University of Toronto,Twitter
- Organisationstyp
- Academia,Industry
- Land
- Canada, United States of America
- Veröffentlicht
- 15 March 2017
- Autoren
- Jake Snell, Kevin Swersky, Richard S. Zemel
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere von jedem tragen.
- Domäne
- Vision
- Aufgabe
- Image classification
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten es trainiert wurde. Die Parameter sind die Größe, die entscheidet, ob es auf eine bestimmte Grafikkarte passt.
- Trainingsdaten
- 38,400 tokens
Wie es klassifiziert ist
Labels der Quelldatenbank, die beim Verfolgen bemerkenswerter Modelle angewendet werden, und wie zuversichtlich sie in den Eintrag ist.
- Warum es nachverfolgt wird
- Highly cited
- Aufzeichnungszuversicht
- Unknown
- Zitationen
- 9,877
Quellen
Woher diese Aufzeichnung stammt und wann sie zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Prototypical Networks for Few-shot Learning
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Prototypical networks was published by University of Toronto,Twitter, in Canada, in March 2017. The organisation is categorised as academia,Industry.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
Seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, daher kann es nur über seinen Anbieter erreicht werden. Keine Grafikkarte ändert das.
Training und Herkunft
It was trained on about 38,400 tokens of text.
Its inclusion criterion is highly cited.
Antworten
Prototypical networks — Häufig gestellte Fragen
When was Prototypical networks released?
Prototypical networks was published in March 2017. 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 Prototypical networks used for?
Prototypical networks works in Vision, and is recorded as handling image classification. These are the areas it was designed around; they describe intent rather than a hard boundary.
What GPU do I need to run Prototypical networks?
None. Prototypical networks 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 Prototypical networks open source?
The licensing for Prototypical networks was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Prototypical networks have?
No parameter count has been published for Prototypical networks, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Prototypical networks?
Prototypical networks was published by University of Toronto,Twitter, based in Canada, categorised as academia,Industry.
Die andere Richtung
Wenn Sie es von der anderen Seite betrachten?
Diese Seite beginnt beim Modell. Wenn Sie bereits eine Karte besitzen und alles erfahren möchten, was es ausführen kann, Beginnen Sie stattdessen mit der Hardware.