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Medai Resnet50 Brain
模型概述
ResNet-50 是一種經典的卷積神經網絡架構，通過殘差連接解決了深度網絡中的梯度消失問題，適用於圖像分類任務。
模型特點
殘差連接
通過殘差連接有效解決了深度網絡中的梯度消失問題，使得網絡可以更深且更容易訓練。
高性能
在多個圖像分類基準數據集上表現出色，如ImageNet。
廣泛適用
適用於多種圖像分類任務，包括但不限於物體識別、場景分類等。
模型能力
圖像分類
物體識別
特徵提取
使用案例
計算機視覺
ImageNet分類
在ImageNet數據集上進行1000類別的圖像分類。
Top-1準確率約76%，Top-5準確率約93%。
醫學圖像分析
用於醫學影像中的病灶檢測和分類。
精選推薦AI模型
Llama 3 Typhoon V1.5x 8b Instruct
專為泰語設計的80億參數指令模型，性能媲美GPT-3.5-turbo，優化了應用場景、檢索增強生成、受限生成和推理任務
大型語言模型
Transformers 支持多種語言
Transformers 支持多種語言L
scb10x
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16
Cadet Tiny
Openrail
Cadet-Tiny是一個基於SODA數據集訓練的超小型對話模型，專為邊緣設備推理設計，體積僅為Cosmo-3B模型的2%左右。
對話系統 Transformers 英語
Transformers 英語C
ToddGoldfarb
2,691
6
Roberta Base Chinese Extractive Qa
基於RoBERTa架構的中文抽取式問答模型，適用於從給定文本中提取答案的任務。
問答系統 中文
R
uer
2,694
98