OR-WideResNet
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Organisatie
- Duke University,University of Chinese Academy of Sciences
- Organisatietype
- Academia,Academia
- Land
- United States of America, China
- Gepubliceerd
- 7 January 2017
- Auteurs
- Yanzhao Zhou, Qixiang Ye, Qiang Qiu and Jianbin Jiao
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Vision
- Taak
- Image classification
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 18.2M
- Training gegevens
- 50,000 tokens
18.2M for largest OR-WideResNet model.
De trainingsrun
Wat het fysiek kostte om te trainen: welke chips, hoeveel, hoe lang, en wat dat van het stopcontact vroeg.
- Training hardware
- NVIDIA Tesla K80
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Waarom het wordt gevolgd
- SOTA improvement
- Record vertrouwen
- Confident
- Citaties
- 285
"In Sec. 4.3, we upgrade the VGG [38], ResNet [18], and the WideResNet [45] to ORNs, and train them on CIFAR10 and CIFAR100 [22], showing the state-of-the-art performance on the natural image classification task."
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- Oriented Response Networks
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Waar het vandaan kwam
OR-WideResNet werd gepubliceerd door Duke University,University of Chinese Academy of Sciences, in het land geregistreerd als United States of America, tijdens January 2017. Het komt uit een organisatie gecategoriseerd als academia,Academia.
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van image classification.
De gewichten werden nooit gepubliceerd, dus het kan alleen worden bereikt via de provider. Geen enkele GPU verandert dat.
Training en herkomst
De trainingsset liep naar ongeveer 50,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: sOTA improvement.
Antwoorden
OR-WideResNet — veelgestelde vragen
OR-WideResNet— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 18.2M. 18.2M for largest OR-WideResNet model. Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
OR-WideResNet— wie heeft het gemaakt?
Het werd gepubliceerd door Duke University,University of Chinese Academy of Sciences, gebaseerd op United States of America, een organisatie geclassificeerd als academia,Academia.
OR-WideResNet— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in January 2017. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
OR-WideResNet— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Vision, en wordt geregistreerd als het afhandelen van image classification. Modellen hebben vaak meer dan één van elk, en de tags beschrijven het doel in plaats van de capaciteitslimieten.
OR-WideResNet— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
OR-WideResNet— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.