Prototypical networks

Zamknięte wagi University of Toronto,Twitter March 2017

Brak oszacowania

Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu

Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..

Na nagranie

Pełna specyfikacja

Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..

Pochodzenie

Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.

Organizacja
University of Toronto,Twitter
Typ organizacji
Academia,Industry
Kraj
Canada, United States of America
Opublikowany
15 March 2017
Autorzy
Jake Snell, Kevin Swersky, Richard S. Zemel

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Vision
Zadanie
Image classification

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

Dane treningowe
38,400 tokens

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Dlaczego to jest śledzone
Highly cited
Zapisz pewność
Unknown
Cytaty
9,877

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Prototypical Networks for Few-shot Learning
Ostatnio zaktualizowane
25 May 2026

Co oznaczają liczby

Co to jest model?

Prototypical networks został opublikowany przez University of Toronto,Twitter, w kraju zapisanym jako Canada, podczas March 2017. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Industry.

Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.

Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.

Szkolenie i pochodzenie

Został wytrenowany na korpusie około 38,400 Tokeny tekstu.

Kryterium włączenia: highly cited.

Odpowiedzi

Prototypical networks — częste pytania

01

Prototypical networks— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w March 2017. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

02

Prototypical networks— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

03

Prototypical networks— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?

Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.

04

Prototypical networks— czy jest open weight?

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

05

Prototypical networks— ile ma parametrów?

Nie opublikowano liczby parametrów, dlatego na tej stronie nie pojawia się żaden wskaźnik pamięci ani prędkości.

06

Prototypical networks— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez University of Toronto,Twitter, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia,Industry.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 25 May 2026

Druga strona

Patrząc na to z drugiej strony?

Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.