Visualizing CNNs
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
- New York University (NYU)
- Typ organizace
- Academia
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 12 November 2013
- Autoři
- MD Zeiler, R Fergus
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.
- Výcviková data
- 7,680,000 tokens
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
- 5.3 × 10¹⁷ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware,Third-party estimation
1 GPU * 12 days * 1.54 TFLOPS/GTX 580 * 0.33 utilization = 532 PF = 0.0062 pfs-days Source: https://openai.com/blog/ai-and-compute "We stopped training after 70 epochs, which took around 12 days on a single GTX580 GPU"
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA GeForce GTX 580
- Náklady na výpočet
- $13
Jak je to klasifikováno
Štítky aplikačních datových sad, které se používají při sledování významných modelů, a jak jistý je ve záznamu.
- Frontier model
- Yes
- Proč je to sledováno
- Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 17,026
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Visualizing and Understanding Convolutional Networks
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Pozadí
Visualizing CNNs byl zveřejněn New York University (NYU), v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 2013. Kategorie, do které vydavatel spadá, je academia.
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.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 5.3 × 10¹⁷ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce GTX 580. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 7,680,000 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: highly cited.
Odpovědi
Visualizing CNNs — běžné otázky
Visualizing CNNs— 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.
Visualizing CNNs— 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.
Visualizing CNNs— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Visualizing CNNs— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností New York University (NYU), zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako academia.
Visualizing CNNs— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2013. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Visualizing CNNs— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol image classification. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
Visualizing CNNs— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 5.3 × 10¹⁷ FLOP, na hardwaru zaznamenáno jako NVIDIA GeForce GTX 580. 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.
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.