ResNet-152 (ImageNet)
Žádný odhad
Žádné hardwarové požadavky pro tento model
Hmotnosti pro tento model nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout ani spustit na vlastním hardwaru v žádné velikosti. Je dostupný pouze prostřednictvím svého poskytovatele, a žádná změna grafické karty to nezmění..
Na záznamu
Plná specifikace
Všechno o tomto modelu v záznamech. Většina z toho popisuje, jak byl trénován, spíše než jak funguje — užitečný kontext pro posouzení, kolik práce do něj bylo vynaloženo, a jak se srovnává s modely postavenými na jiné úrovni..
Původ
Kdo vytvořil tento model, kde a kdy byl publikován.
- Organizace
- Microsoft
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 10 December 2015
- Autoři
- Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
- Číselný formát
- FP32
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 60.2M
- Výcviková data
- 1,280,000 tokens
- Epochy
- 120
- Velikost dávky
- 256
Taken from https://arxiv.org/abs/1605.07146
"We evaluate our method on the ImageNet 2012 classification dataset [36] that consists of 1000 classes. The models are trained on the 1.28 million training images"
Výpočty pro trénink
Aritmetika prováděná k trénování modelu, měřená v operacích s plovoucí desetinnou čárkou. Je to měřítko toho, kolik stál tréninkový běh, ne jak rychle hotový model na vás odpovídá.
- Výpočty pro trénink
- 1 × 10¹⁹ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting,Third-party estimation
11.3 *10^9 mult-adds per forward pass (Table 1) 2 FLOPS/ mult-add 3 for forward & backward pass 1.2 * 10^6 examples in dataset 128 epochs -> 1.041408 × 10^19 FLOP Authors of "AI and Memory Wall" (https://github.com/amirgholami/ai_and_memory_wall) estimated model's training compute as 11,000 PFLOP = 1.1*10^19 FLOP
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 228,517
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Deep Residual Learning for Image Recognition
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
ResNet-152 (ImageNet) byl zveřejněn Microsoft, v zemi zaznamenané jako United States of America, během December 2015. Vychází z organizace, která je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže k němu lze přistupovat pouze prostřednictvím jeho poskytovatele. Žádná změna grafické karty to nezmění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 1 × 10¹⁹ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 1,280,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited.
Odpovědi
ResNet-152 (ImageNet) — běžné otázky
ResNet-152 (ImageNet)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v December 2015. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
ResNet-152 (ImageNet)— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Toto jsou oblasti, kolem nichž byl navržen; popisují záměr spíše než tvrdou hranici.
ResNet-152 (ImageNet)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 1 × 10¹⁹ FLOP. To měří, co stálo výrobu modelu, a neříká nic o tom, jak rychle odpovídá po natrénování — rychlost inferencí závisí na šířce pásma paměti, nikoli na rozpočtu na trénink.
ResNet-152 (ImageNet)— Jakou GPU potřebuji k jejímu spuštění?
Žádné. Toto je uzavřený model — jeho váhy nikdy nebyly zveřejněny, takže jej nelze stáhnout nebo spustit na vlastním hardwaru za žádnou cenu. Je dostupný pouze prostřednictvím jeho poskytovatele.
ResNet-152 (ImageNet)— Je to OPEN SOURCE?
Licencování nikdy nebylo zaznamenáno v našich zdrojových datech. Neuváděné licencování považujeme za uzavřené, protože nezaznamenaná licence není na kterou by se dalo spoléhat.
ResNet-152 (ImageNet)— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 60.2M. Taken from https://arxiv.org/abs/1605.07146. Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
ResNet-152 (ImageNet)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Microsoft, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
Druhý směr
Díváte se na to z druhé strany?
Tato stránka začíná od modelu. Pokud již vlastníte kartu a chcete vědět všechno, co bude spuštěno, začněte raději od hardwaru.