SimpleNet
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
- Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM)
- Tipo di organizzazione
- Industry,Academia
- Paese
- Belgium, Iran (Islamic Republic of), France
- Pubblicato
- 22 August 2016
- Autori
- Seyyed Hossein Hasanpour, Mohammad Rouhani, Mohsen Fayyaz, Mohammad Sabokrou
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
- 5.5M
- Dati di addestramento
- 1,280,000 tokens
SOTA CIFAR-10 model was 5.48m params
La corsa di addestramento
Cosa ha richiesto fisicamente per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha prelevato dalla presa.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA GeForce GTX 980
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- SOTA improvement
- Record fiducia
- Confident
- Citazioni
- 128
"We achieved state-of-theart result on CIFAR10 outperforming several heavier architectures"
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Lets keep it simple, Using simple architectures to outperform deeper and more complex architectures
- Ultimo aggiornamento
- 25 May 2026
Cosa significano i numeri
Da dove è venuto
SimpleNet è stato pubblicato da Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), nel paese registrato come Belgium, durante August 2016. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come industry,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 1,280,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: sOTA improvement.
Risposte
SimpleNet — domande comuni
SimpleNet— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da Sensifai,Islamic Azad University,Technicolor R&I,Institute for Research in Fundamental Sciences (IPM), basato su Belgium, un'organizzazione categorizzata come industry,Academia.
SimpleNet— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in August 2016. 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.
SimpleNet— 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.
SimpleNet— 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.
SimpleNet— 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.
SimpleNet— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 5.5M. SOTA CIFAR-10 model was 5.48m params. 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.
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.