Spatially-Sparse CNN
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
- University of Warwick
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Publicado
- 23 September 2014
- Autores
- Benjamin Graham
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
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.
- Datos de entrenamiento
- 901,200 tokens
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Por qué se rastrea
- SOTA improvement
- Confianza de registro
- Unknown
- Citas
- 260
SOTA per https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-cifar-10
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- Spatially-sparse convolutional neural networks
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Qué es este modelo
Spatially-Sparse CNN fue publicado por University of Warwick, en el país registrado como United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, durante September 2014. Sale de una organización categorizada como academia.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de image classification.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Cómo fue entrenado
El entrenamiento consumió un corpus de alrededor de 901,200 tokens de texto
La razón por la que aparece en este catálogo en absoluto: sOTA improvement.
Respuestas
Spatially-Sparse CNN — preguntas comunes
Spatially-Sparse CNN— ¿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.
Spatially-Sparse CNN— ¿cuántos parámetros tiene?
No se ha publicado el conteo de parámetros para él, por lo que no aparece ninguna cifra de memoria o velocidad en esta página.
Spatially-Sparse CNN— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por University of Warwick, basado en United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, una organización categorizada como academia.
Spatially-Sparse CNN— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en September 2014. 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.
Spatially-Sparse CNN— ¿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.
Spatially-Sparse CNN— ¿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.
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.