SimpleNet
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)
- Type d'organisation
- Industry,Academia
- Pays
- Belgium, Iran (Islamic Republic of), France
- Publié
- 22 August 2016
- Auteurs
- Seyyed Hossein Hasanpour, Mohammad Rouhani, Mohsen Fayyaz, Mohammad Sabokrou
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Image classification
- Format numérique
- FP32
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 5.5M
- Données d'entraînement
- 1,280,000 tokens
SOTA CIFAR-10 model was 5.48m params
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA GeForce GTX 980
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 128
"We achieved state-of-theart result on CIFAR10 outperforming several heavier architectures"
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Lets keep it simple, Using simple architectures to outperform deeper and more complex architectures
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
SimpleNet a été publié par Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), dans le pays enregistré comme Belgium, durant August 2016. L'organisation de publication est catégorisée comme industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Entraînement et provenance
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 1,280,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : sOTA improvement.
Réponses
SimpleNet — questions courantes
SimpleNet— qui l'a créé ?
Il a été publié par Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), basé sur Belgium, une organisation catégorisée comme industry,Academia.
SimpleNet— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans August 2016. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
SimpleNet— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
SimpleNet— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
SimpleNet— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
SimpleNet— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 5.5M. SOTA CIFAR-10 model was 5.48m params. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.