Bayesian automated hyperparameter tuning
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
- University of Toronto,University of Sherbrooke,Harvard University
- Type d'organisation
- Academia,Academia,Academia
- Pays
- Canada, United States of America
- Publié
- 2 December 2012
- Auteurs
- J Snoek, H Larochelle, RP Adams
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Other
- Tâche
- Mathematical simulation
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.
- Données d'entraînement
- 50,000 tokens
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
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Unknown
- Citations
- 9,316
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Practical Bayesian optimization of machine learning algorithms
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
Bayesian automated hyperparameter tuning a été publié par University of Toronto,University of Sherbrooke,Harvard University, dans le pays enregistré comme Canada, durant December 2012. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Academia,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Other, et est enregistré comme exécutant la tâche de mathematical simulation.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Comment il a été entraîné
L'ensemble d'entraînement a duré environ 50,000 jetons de texte
Il est suivi dans le ensemble de données sous-jacent pour une raison particulière : highly cited.
Réponses
Bayesian automated hyperparameter tuning — questions courantes
Bayesian automated hyperparameter tuning— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2012. 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.
Bayesian automated hyperparameter tuning— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Other, et est enregistré comme gérant la tâche de mathematical simulation. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
Bayesian automated hyperparameter tuning— 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.
Bayesian automated hyperparameter tuning— 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.
Bayesian automated hyperparameter tuning— combien de paramètres cela a-t-il ?
Aucun nombre de paramètres n'a été publié pour cela, c'est pourquoi aucun chiffre de mémoire ou de vitesse n'apparaît sur cette page.
Bayesian automated hyperparameter tuning— qui l'a créé ?
Il a été publié par University of Toronto,University of Sherbrooke,Harvard University, basé sur Canada, une organisation catégorisée comme academia,Academia,Academia.
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.