LCNP NORB
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.
- Publikováno
- 22 November 2009
- Autoři
- Rafael Uetz, Sven Behnke
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Object recognition
- Přístup
- Supervised
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 16.8M
- Výcviková data
- 24,300 tokens
- Epochy
- 1,000
Locally connected: 128*128*4*4*4*10 + 64*64*8*4*4*4 + 32*32*16*4*4*8 + 16*16*32*4*4*16=16777216 Classification head: 16*16*32*5=40960 Total: 16777216+40960=16818176 "five regular layers with the dimensions 256×256, 128×128, . . ., 16×16." "size of the receptive field to be 4 × 4 neurons"
(2) The NORB normalized-uniform dataset [2], which consists of stereoscopic grayscale images of 50 toys, belonging to 5 categories. Each of the 48,600 images (24,300 for training and 24,300 for testing) shows one toy under different lighting conditions, elevations and azimuths.
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
- 2.5 × 10¹⁵ FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
2*16818176*3*24300 *1000=2452090060800000
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
- Historical significance
- Záznam důvěry
- Confident
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Large-scale object recognition with CUDA-accelerated hierarchical neural networks
- Nap poslední aktualizace
- 28 November 2025
Co čísla znamenají
Odkud to přišlo
LCNP NORB byl zveřejněn its authors, během November 2009.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol object recognition.
Toto je uzavřený model: trénované hodnoty zůstaly u toho, kdo je vyprodukoval, a není k dispozici žádná místní verze k spuštění.
Trénink a původ
Produkce toho vyžadovala aritmetiku v celkové výši přibližně 2.5 × 10¹⁵ FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Tréninková sada běžela na přibližně 24,300 tokeny textu
Je sledováno v základním datasetu z jednoho konkrétního důvodu: historical significance.
Odpovědi
LCNP NORB — běžné otázky
LCNP NORB— 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.
LCNP NORB— 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.
LCNP NORB— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 16.8M. Locally connected: 128*128*4*4*4*10 + 64*64*8*4*4*4 + 32*32*16*4*4*8 + 16*16*32*4*4*16=16777216 Classification head: 16*16*32*5=40960 Total: 16777216+40960=16818176 "five regular layers with the dimensions 256×256, 128×128, . . ., 16×16." "size of the receptive field to be 4 × 4 neurons". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
LCNP NORB— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 2009. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
LCNP NORB— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol object recognition. Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
LCNP NORB— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.5 × 10¹⁵ 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.
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.