SimpleNet
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
- Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)
- Szervezet típusa
- Industry,Academia
- Ország
- Belgium, Iran (Islamic Republic of), France
- Közölt
- 22 August 2016
- Szerzők
- Seyyed Hossein Hasanpour, Mohammad Rouhani, Mohsen Fayyaz, Mohammad Sabokrou
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
- 5.5M
- Képzési adatok
- 1,280,000 tokens
SOTA CIFAR-10 model was 5.48m params
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce GTX 980
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
- Hivatkozások
- 128
"We achieved state-of-theart result on CIFAR10 outperforming several heavier architectures"
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Lets keep it simple, Using simple architectures to outperform deeper and more complex architectures
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
SimpleNet ki lett adva által Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), az országban rögzítve mint Belgium, alatt August 2016. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry,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 1,280,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: sOTA improvement.
Válaszok
SimpleNet — gyakori kérdések
SimpleNet— Ki készítette ezt?
Kiadta Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), alapján Belgium, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry,Academia.
SimpleNet— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
SimpleNet— 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.
SimpleNet— 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.
SimpleNet— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
SimpleNet— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 5.5M. SOTA CIFAR-10 model was 5.48m params. 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.
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..