Dropout (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
- University of Toronto
- Typ organizace
- Academia
- Země
- Canada
- Publikováno
- 3 June 2012
- Autoři
- GE Hinton, N Srivastava, A Krizhevsky
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
- 2,600,000 tokens
In 2010, a subset of 1000 classes with roughly 1000 examples per class was the basis of an object recognition competition...
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
- 2.7 × 10¹⁷ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Hardware
"a single NVIDIA GTX 580 GPU... Training on ImageNet takes roughly four days with dropout and two days without." 1.581 TFLOP/s * 4 day * 86400 s/day * 0.5 utilization
Tréninkový běh
Co fyzicky vyžadovalo trénování: které čipy, kolik, jak dlouho a co to vyžadovalo ze zásuvky.
- Tréninkový hardware
- NVIDIA GeForce GTX 580
- Doba reálného času
- 96 hours
- Náklady na výpočet
- $8
4 days with dropout; 2 days without dropout
Dostupnost
Zda můžete získat model a spustit ho na svém vlastním hardwaru, což rozhoduje o tom, zda se některé z čísel grafických karet na této stránce vztahují.
- Hmotnosti
- Closed — provider access only
- Přístup k modelu
- Unreleased
- Tréninkový kód
- Unreleased
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
- 7,999
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors
- Nap poslední aktualizace
- 25 May 2026
Co čísla znamenají
Co je tento MODEL
Dropout (ImageNet) byl zveřejněn University of Toronto, v zemi zaznamenané jako Canada, během June 2012. Vydavatelská organizace je kategorizována jako 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 2.7 × 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.
Tréninková sada běžela na přibližně 2,600,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: highly cited.
Odpovědi
Dropout (ImageNet) — běžné otázky
Dropout (ImageNet)— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.7 × 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.
Dropout (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.
Dropout (ImageNet)— Je to OPEN SOURCE?
Ne. Jeho váhy nebyly zveřejněny, takže existuje pouze jako služba řízená jeho vlastníkem.
Dropout (ImageNet)— kolik má parametrů?
Pro něj nebyl zveřejněn žádný počet parametrů, a proto se na této stránce neobjevují žádné údaje o paměti nebo rychlosti.
Dropout (ImageNet)— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností University of Toronto, zakládající se na Canada, organizace zařazená jako academia.
Dropout (ImageNet)— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v June 2012. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
Dropout (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.
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.