ConvNet similarity metric
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
- New York University (NYU)
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 20 June 2005
- Szerzők
- S Chopra, R Hadsell, Y LeCun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Face verification
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
- 140,000 tokens
The actual training set that was used contained 140,000 image pairs that were evenly split between genuine and impostor.
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Hivatkozások
- 4,059
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
ConvNet similarity metric ki lett adva által New York University (NYU), az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2005. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása face verification.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Mi került a felépítésébe
A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 140,000 szöveg tokenjei
Válaszok
ConvNet similarity metric — gyakori kérdések
ConvNet similarity metric— Ki készítette ezt?
Kiadta New York University (NYU), alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
ConvNet similarity metric— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2005. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ConvNet similarity metric— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot face verification. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
ConvNet similarity metric— 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.
ConvNet similarity metric— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
ConvNet similarity metric— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
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..