Spatially-Sparse CNN

Zárt súlyok University of Warwick September 2014

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
University of Warwick
Szervezet típusa
Academia
Ország
United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland
Közölt
23 September 2014
Szerzők
Benjamin Graham

Mit csinál

A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.

Tartomány
Vision
Feladat
Image classification

Méret

Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.

Képzési adatok
901,200 tokens

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

SOTA per https://paperswithcode.com/sota/image-classification-on-cifar-10

Nyilvántartási bizalom
Unknown
Hivatkozások
260

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Spatially-sparse convolutional neural networks
Utoljára frissítve
28 November 2025

Mit jelentenek a számok

Mit jelent ez a modell

Spatially-Sparse CNN ki lett adva által University of Warwick, az országban rögzítve mint United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, alatt September 2014. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.

Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.

Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.

Hogyan lett betanítva

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 901,200 szöveg tokenjei

Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: sOTA improvement.

Válaszok

Spatially-Sparse CNN — gyakori kérdések

01

Spatially-Sparse CNN— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

02

Spatially-Sparse CNN— Hány paramétere van?

Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.

03

Spatially-Sparse CNN— Ki készítette ezt?

Kiadta University of Warwick, alapján United Kingdom of Great Britain and Northern Ireland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.

04

Spatially-Sparse CNN— Mikor adták ki?

Kibocsátották a September 2014. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

Spatially-Sparse CNN— 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.

06

Spatially-Sparse CNN— 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 28 November 2025

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..