ConvNet similarity metric
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
- New York University (NYU)
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- United States of America
- Pubblicato
- 20 June 2005
- Autori
- S Chopra, R Hadsell, Y LeCun
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Face verification
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
- 140,000 tokens
The actual training set that was used contained 140,000 image pairs that were evenly split between genuine and impostor.
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Citazioni
- 4,059
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Learning a similarity metric discriminatively, with application to face verification
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
ConvNet similarity metric è stato pubblicato da New York University (NYU), nel paese registrato come United States of America, durante June 2005. L'organizzazione di pubblicazione è classificata come academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di face verification.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
L'addestramento ha consumato un corpus di circa 140,000 token di testo
Risposte
ConvNet similarity metric — domande comuni
ConvNet similarity metric— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da New York University (NYU), basato su United States of America, un'organizzazione categorizzata come academia.
ConvNet similarity metric— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in June 2005. 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.
ConvNet similarity metric— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di face verification. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
ConvNet similarity metric— 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.
ConvNet similarity metric— 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.
ConvNet similarity metric— 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.
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.