Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia
- Paese
- China, United States of America
- Pubblicato
- 17 August 2017
- Autori
- Mingsheng Long, Han Zhu, Jianmin Wang, Michael I. Jordan
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
- Formato numerico
- FP32
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 60M
- Dati di addestramento
- 4,652 tokens
Model is based on ResNet (60m params), might have more parameters though "We implement all deep methods based on the Caffe framework, and fine-tune from Caffe-provided models of AlexNet (Krizhevsky et al., 2012) and ResNet (He et al., 2016), both are pre-trained on the ImageNet 2012 dataset."
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Speculative
- Citazioni
- 2,743
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Deep Transfer Learning with Joint Adaptation Networks
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet) è stato pubblicato da Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley, nel paese registrato come China, durante August 2017. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia,Academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda GPU cambia questo.
Addestramento e provenienza
È stato addestrato su un corpus di circa 4,652 token di testo
Risposte
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet) — domande comuni
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 60M. Model is based on ResNet (60m params), might have more parameters though "We implement all deep methods based on the Caffe framework, and fine-tune from Caffe-provided models of AlexNet (Krizhevsky et al., 2012) and ResNet (He et al., 2016), both are pre-trained on the ImageNet 2012 dataset.". Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Tsinghua University,University of California (UC) Berkeley, basato su China, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia.
Adversarial Joint Adaptation Network (ResNet)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 2017. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.