SENet (ImageNet)
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Chinese Academy of Sciences,University of Oxford
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China, United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
- Közölt
- 5 September 2017
- Szerzők
- Jie Hu, Li Shen, Samuel Albanie, Gang Sun, Enhua Wu
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- Numerikus formátum
- FP32
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 28.1M
- Képzési adatok
- 1,280,000 tokens
Table 16
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Hivatkozások
- 33,922
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Squeeze-and-Excitation Networks
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Háttér
SENet (ImageNet) ki lett adva által Chinese Academy of Sciences,University of Oxford, az országban rögzítve mint China, alatt September 2017. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Hogyan lett betanítva
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 1,280,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
SENet (ImageNet) — gyakori kérdések
SENet (ImageNet)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 28.1M. Table 16. Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
SENet (ImageNet)— Ki készítette ezt?
Kiadta Chinese Academy of Sciences,University of Oxford, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
SENet (ImageNet)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
SENet (ImageNet)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
SENet (ImageNet)— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
SENet (ImageNet)— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..