Deeply-supervised nets
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su scala diversa.
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- Microsoft Research
- Tipo di organizzazione
- Industry
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 18 September 2014
- Autori
- Chen-Yu Lee, Saining Xie, Patrick Gallagher, Zhengyou Zhang, Zhuowen Tu
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification, Digit recognition
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Dati di addestramento
- 598,388 tokens
60000+50000+60000+600000
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- 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).
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Deeply-Supervised Nets
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
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.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Cosa ci è voluto per costruirlo
The training set ran to roughly 598,388 tokens.
The reason it appears in this catalogue at all is highly cited,SOTA improvement.
Risposte
Deeply-supervised nets — Domande frequenti
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.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.