Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)
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
- Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- China, United States of America
- Közölt
- 17 August 2017
- Szerzők
- Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Michael I. Jordan
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
- 60M
- Képzési adatok
- 4,652 tokens
Model is based on ResNet (60m params), might have more parameters though "We implement all deep methods based on the Caffe framework, and fine-tune from Caffe-provided models of AlexNet (Krizhevsky et al., 2012) and ResNet (He et al., 2016), both are pre-trained on the ImageNet 2012 dataset."
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 2,743
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet) ki lett adva által Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley, az országban rögzítve mint China, alatt August 2017. A kiadó kategóriája alá tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 4,652 szöveg tokenjei
Válaszok
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet) — gyakori kérdések
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— 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.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 60M. Model is based on ResNet (60m params), might have more parameters though "We implement all deep methods based on the Caffe framework, and fine-tune from Caffe-provided models of AlexNet (Krizhevsky et al., 2012) and ResNet (He et al., 2016), both are pre-trained on the ImageNet 2012 dataset.". 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.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— Ki készítette ezt?
Kiadta Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2017. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
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..