Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Organización
- Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley
- Tipo de Organización
- Academia,Academia
- País
- China, United States of America
- Publicado
- 17 August 2017
- Autores
- Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Michael I. Jordan
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision
- Tarea
- Image classification
- Formato numérico
- FP32
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 60M
- Datos de entrenamiento
- 4,652 tokens
Model is based on ResNet (60m params), might have more parameters though "We implement all deep methods based on the Caffe framework, and fine-tune from Caffe-provided models of AlexNet (Krizhevsky et al., 2012) and ResNet (He et al., 2016), both are pre-trained on the ImageNet 2012 dataset."
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Confianza de registro
- Speculative
- Citas
- 2,743
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
- Última actualización
- 25 May 2026
Qué significan los números
Qué es este modelo
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet) fue publicado por Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley, en el país registrado como China, durante August 2017. La categoría en la que se encuentra el editor es academia,Academia.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de image classification.
Sus pesos nunca fueron publicados, por lo que solo se puede acceder a través de su proveedor. No hay cambios en la tarjeta gráfica que eso.
Entrenamiento y procedencia
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 4,652 tokens de texto
Respuestas
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet) — preguntas comunes
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de image classification. Los Modelos suelen llevar más de uno de cada uno, y las etiquetas describen el propósito en lugar de los límites de capacidad.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 60M. Model is based on ResNet (60m params), might have more parameters though "We implement all deep methods based on the Caffe framework, and fine-tune from Caffe-provided models of AlexNet (Krizhevsky et al., 2012) and ResNet (He et al., 2016), both are pre-trained on the ImageNet 2012 dataset.". Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley, basado en China, una organización categorizada como academia,Academia.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en August 2017. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
Esta página comienza desde el modelo. Si ya posees una tarjeta y quieres saber todo lo que podrá ejecutar., Comience desde el hardware en su lugar.