OverFeat
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
- New York University (NYU)
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 21 December 2013
- Autori
- Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato costruito 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 il valore che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- Parametri
- 144M
- Dati di addestramento
- tokens
- Epoche
- 80
144M (Table 4)
"We then extract 5 random crops (and their horizontal flips) of size 221x221 pixels and present these to the network in mini-batches of size 128."
Il training run
Cosa è stato fisicamente necessario per addestrare: quali chip, quanti, per quanto tempo e cosa ha richiesto dalla rete elettrica.
- Hardware di addestramento
- NVIDIA Tesla K20X
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
- Registrare fiducia
- Confident
- Citazioni
- 5,148
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Where it came from
OverFeat was published by New York University (NYU), in United States of America, in December 2013. It comes out of academia.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
I suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi può essere raggiunto solo attraverso il suo fornitore. Nessuna scheda grafica cambia ciò.
Come è stato addestrato
Its inclusion criterion is highly cited.
Risposte
OverFeat — Domande frequenti
How many parameters does OverFeat have?
OverFeat has 144M parameters. 144M (Table 4). That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created OverFeat?
OverFeat was published by New York University (NYU), based in United States of America, categorised as academia.
When was OverFeat released?
OverFeat was published in December 2013. 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 OverFeat used for?
OverFeat works in Vision, and is recorded as handling image classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
What GPU do I need to run OverFeat?
None. OverFeat 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 OverFeat open source?
The licensing for OverFeat was never recorded in our source data. We treat unstated licensing as closed, because an unrecorded licence is not one to rely on.
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.