BatchNorm
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
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 15 June 2015
- Autoři
- Sergey Ioffe, Christian Szegedy
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Image classification
- Základní model
- GoogLeNet / InceptionV1
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 13.6M
- Výcviková data
- 12,441,600,000 tokens
- Epochy
- 72
"The network contains 13.6 · 106 parameters"
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
- 46,718
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
BatchNorm byl zveřejněn Google, v zemi zaznamenané jako United States of America, během June 2015. Kategorie, do které vydavatel spadá, je industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol image classification.
Jeho výchozím bodem byl existující základní model, GoogLeNet / InceptionV1. To je důvod, proč sdílí obecný tvar a velikost základního modelu.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Co bylo zapotřebí k jeho vybudování
Bylo to trénováno na korpusu asi 12,441,600,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
BatchNorm — běžné otázky
BatchNorm— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností Google, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
BatchNorm— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2015. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
BatchNorm— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Modely často obsahují více než jeden z každého a štítky popisují účel spíše než omezení schopností.
BatchNorm— 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.
BatchNorm— 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.
BatchNorm— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 13.6M. "The network contains 13.6 · 106 parameters". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
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.