OverFeat
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
- New York University (NYU)
- Tipo de Organización
- Academia
- País
- United States of America
- Publicado
- 21 December 2013
- Autores
- Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun
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.
- parámetros
- 144M
- Datos de entrenamiento
- tokens
- Épocas
- 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."
La ejecución de entrenamiento
Lo que costó físicamente entrenar: qué chips, cuántos, por cuánto tiempo y qué eso consumió de la pared.
- Hardware de entrenamiento
- NVIDIA Tesla K20X
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
- Highly cited
- Confianza de registro
- Confident
- Citas
- 5,148
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
De dónde vino
OverFeat fue publicado por New York University (NYU), en el país registrado como United States of America, durante December 2013. Sale de una organización categorizada como 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.
Cómo fue entrenado
Su criterio de inclusión: highly cited.
Respuestas
OverFeat — preguntas comunes
OverFeat— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 144M. 144M (Table 4). 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.
OverFeat— ¿Quién lo creó?
Fue publicado por New York University (NYU), basado en United States of America, una organización categorizada como academia.
OverFeat— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en December 2013. 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.
OverFeat— ¿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.
OverFeat— ¿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.
OverFeat— ¿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.
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.