Deeply-supervised nets
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
- Microsoft Research
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Kiadva
- 18 September 2014
- Szerzők
- Chen-Yu Lee, Saining Xie, Patrick Gallagher, Zhengyou Zhang, Zhuowen Tu
Mit csinál
A modell által épített probléma területek. Egy modell több különbözőt is tartalmazhat.
- Irányítószám
- Vision
- Feladat
- Image classification, Digit recognition
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
- 598,388 tokens
60000+50000+60000+600000
Hogyan van besorolva
Címkék, amelyeket a forráshalmaz alkalmaz, amikor figyelemmel kíséri a figyelemre méltó modelleket, és mennyire biztos a bejegyzésben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited,SOTA improvement
- Citations
- 2,509
our experimental result on benchmark datasets shows significant performance gain over existing methods (e.g. all state-of-the-art results on MNIST, CIFAR-10, CIFAR-100, and SVHN).
Források
Honnan származik ez a rekord és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Deeply-Supervised Nets
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentek a számok
Erről a modellről
Deeply-supervised nets was published by Microsoft Research, in United States of America, in September 2014. It comes out of industry.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification, Digit recognition.
This is a closed model: the trained values stayed with whoever produced them, and there is no local version to run.
Mi került a megépítésébe
The training set ran to roughly 598,388 tokens.
The reason it appears in this catalogue at all is highly cited,SOTA improvement.
Válaszok
Deeply-supervised nets — Gyakran ismételt kérdések
What GPU do I need to run Deeply-supervised nets?
None. Deeply-supervised nets 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.
Is Deeply-supervised nets open source?
The licensing for Deeply-supervised nets 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 Deeply-supervised nets have?
No parameter count has been published for Deeply-supervised nets, which is why no memory or speed figure appears on this page.
Who created Deeply-supervised nets?
Deeply-supervised nets was published by Microsoft Research, based in United States of America, categorised as industry.
When was Deeply-supervised nets released?
Deeply-supervised nets was published in September 2014. 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 Deeply-supervised nets used for?
Deeply-supervised nets works in Vision, and is recorded as handling image classification, Digit recognition. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
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.