Cutout-regularized net
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
- University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research
- Tipo di organizzazione
- Academia,Academia,Research collective
- Paese
- Canada
- Pubblicato
- 15 August 2017
- Autori
- Terrance DeVries, Graham W. Taylor
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
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.
- Dati di addestramento
- 604,388 tokens
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Record fiducia
- Unknown
- Citazioni
- 4,263
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Improved Regularization of Convolutional Neural Networks with Cutout
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
Cutout-regularized net è stato pubblicato da University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research, nel paese registrato come Canada, durante August 2017. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Research collective.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Addestramento e provenienza
È stato addestrato su un corpus di circa 604,388 token di testo
Risposte
Cutout-regularized net — domande comuni
Cutout-regularized net— 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.
Cutout-regularized net— quanti parametri ha?
Non è stato pubblicato alcun conteggio dei parametri per esso, motivo per cui non appare alcun dato sulla memoria o sulla velocità su questa pagina.
Cutout-regularized net— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Guelph,Vector Institute,CIFAR AI Research, basato su Canada, un'organizzazione categorizzata come academia,Academia,Research collective.
Cutout-regularized net— 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.
Cutout-regularized net— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
Cutout-regularized net— 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.
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.