Cutout-regularized net
Nincs becslés
Ennekhez a modellhez nincs hardverkövetelmény
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így azt semmilyen méretben nem lehet letölteni vagy saját hardveren futtatni. Csak az adattovábbítóján keresztül érhető el, és semmilyen grafikus kártya nem változtat ezen..
Felvételen
Teljes specifikáció
Minden adatok ezen a modellen. A legtöbb leírás arról szól, hogyan volt kiképzve, nem pedig arról, hogyan fut — hasznos háttérinformáció arra vonatkozóan, hogy mennyi munka került bele, és hogyan viszonyul más méretű modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research
- Szervezet típusa
- Academia,Academia,Research collective
- Ország
- Canada
- Kiadva
- 15 August 2017
- Szerzők
- Terrance DeVries, Graham W. Taylor
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Vision
- Feladat
- Image classification
Méret
Mekkora a modell és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek meghatározzák, hogy illeszkedik-e egy adott grafikus kártyára.
- Képzési adatok
- 604,388 tokens
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Rögzítési bizalom
- Unknown
- Citations
- 4,263
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentek a számok
Erről a modellről
Cutout-regularized net was published by University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research, in Canada, in August 2017. It comes out of academia,Academia,Research collective.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Training and provenance
It was trained on about 604,388 tokens of text.
Válaszok
Cutout-regularized net — Gyakran ismételt kérdések
Is Cutout-regularized net open source?
The licensing for Cutout-regularized net was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
How many parameters does Cutout-regularized net have?
No parameter count has been published for Cutout-regularized net, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Cutout-regularized net?
Cutout-regularized net was published by University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research, based in Canada, categorised as academia,Academia,Research collective.
When was Cutout-regularized net released?
Cutout-regularized net was published in August 2017. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
What is Cutout-regularized net used for?
Cutout-regularized net works in Vision, and is recorded as handling image classification. A model can carry several of each, so these are the areas it was built for rather than a limit on what it will attempt.
What GPU do I need to run Cutout-regularized net?
None. Cutout-regularized net is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már rendelkezik egy kártyával és szeretné tudni, hogy minden mit fog futtatni, kérjük, folytassa., kezdje a hardverrel inkább.