OverFeat
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
- New York University (NYU)
- Typ organizacji
- Academia
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 21 December 2013
- Autorzy
- Pierre Sermanet, David Eigen, Xiang Zhang, Michael Mathieu, Rob Fergus, Yann LeCun
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.
- parametry
- 144M
- Dane treningowe
- tokens
- Epoki
- 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."
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA Tesla K20X
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
- Confident
- Cytaty
- 5,148
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- OverFeat: Integrated Recognition, Localization and Detection using Convolutional Networks
- Ostatnio zaktualizowane
- 28 November 2025
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
OverFeat został opublikowany przez New York University (NYU), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas December 2013. Wychodzi z organizacji zaklasyfikowanej jako academia.
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.
Jak to zostało wytrenowane
Kryterium włączenia: highly cited.
Odpowiedzi
OverFeat — częste pytania
OverFeat— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 144M. 144M (Table 4). Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
OverFeat— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez New York University (NYU), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.
OverFeat— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w December 2013. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
OverFeat— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Modele często mają więcej niż jeden z każdego, a etykiety opisują cel, a nie ograniczenia możliwości.
OverFeat— 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.
OverFeat— 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.
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.