LeNet-5
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
- AT&T
- Typ organizace
- Industry
- Země
- United States of America
- Publikováno
- 1 November 1998
- Autoři
- Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, Patrick Haffner
Co to dělá
Problémové oblasti, pro které byl model vytvořen. Model může obsahovat několik z každého.
- Doména
- Vision
- Úkol
- Character recognition (OCR)
Velikost
Jak velký je model a kolik dat byl trénován. Parametry jsou číslo, které rozhoduje, zda se vejde na danou grafickou kartu.
- parametry
- 60K
- Výcviková data
- 60,000 tokens
"[LeNet5] contains 390408 connections, but only 60000 trainable free parameters because of the weight sharing"
The MNIST database contains 60,000 training images and 10,000 testing images (Wikipedia)
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
- 2.8 × 10¹² FLOP
- Jak bylo ustanoveno
- Operation counting
"[LeNet5] contains 390408 connections" = multiply-adds MNIST - 60,000 data points 20 epochs 390408*60000*6*20=2.810938e+12
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
- Historical significance,Highly cited
- Záznam důvěry
- Confident
- Citace
- 57,900
Žrovy
Odkud tento záznam pochází a kdy byl naposledy zkontrolován.
- Reference
- Gradient-based Learning Applied to Document Recognition
- Nap poslední aktualizace
- 1 January 2026
Co čísla znamenají
O tomto modelu
LeNet-5 byl zveřejněn AT&T, v zemi zaznamenané jako United States of America, během November 1998. Vydavatelská organizace je kategorizována jako industry.
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenán jako vykonávající úkol character recognition (OCR).
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
Trenovací běh spotřeboval asi 2.8 × 10¹² FLOP. Tato částka měří, kolik stál výroba modelu, a nemá žádný vliv na to, jak rychle odpovídá.
Trénink spotřeboval korpus kolem 60,000 tokeny textu
Jeho kritérium zahrnutí: historical significance,Highly cited.
Odpovědi
LeNet-5 — běžné otázky
LeNet-5— 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.
LeNet-5— kolik má parametrů?
Má počet parametrů 60K. "[LeNet5] contains 390408 connections, but only 60000 trainable free parameters because of the weight sharing". Tato cifra je celková a rozhoduje o tom, kolik VRAM model potřebuje — přibližně půl gigabajtu na miliardu při kompresi, kterou většina lidí používá.
LeNet-5— Kdo to vytvořil?
Bylo to publikováno společností AT&T, zakládající se na United States of America, organizace zařazená jako industry.
LeNet-5— Kdy byl vydán?
Bylo to zveřejněno v November 1998. Schopnost na parametr se od té doby výrazně zlepšila, takže novější model stejné velikosti je často lepším využitím stejného hardwaru.
LeNet-5— K čemu se to používá?
funguje v oblasti Vision, a je zaznamenáno jako zpracovávající úkol character recognition (OCR). Model může nést několik z každého, takže to jsou oblasti, pro které byl navržen, spíše než omezení toho, co se pokusí.
LeNet-5— kolik výpočetního výkonu bylo použito k jeho trénování?
Trénink spotřeboval kolem 2.8 × 10¹² 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.
LeNet-5— 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.
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.