Self-Attention and Convolutional Layers
Keine Schätzung
Keine Hardwareanforderungen für dieses Modell
Die Gewichte für dieses Modell wurden nicht veröffentlicht, daher kann es nicht heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware in beliebiger Größe betrieben werden. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar, und keine Grafikkarte ändert das..
Aufgezeichnet
Volle Spezifikation
Alles, was in unserer Datenbank für dieses Modell aufgezeichnet ist. Der Großteil beschreibt, wie es trainiert wurde, anstatt wie es läuft — nützlicher Kontext zur Beurteilung, wie viel Arbeit darin steckt und wie es sich mit Modellen vergleicht, die in einem anderen Maßstab erstellt wurden..
Ursprung
Wer hat dieses Modell gebaut, wo und wann es veröffentlicht wurde.
- Organisation
- Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL)
- Organisationsart
- Academia
- Land
- Switzerland
- Veröffentlicht
- 8 November 2019
- Autoren
- Jean-Baptiste Cordonnier, Andreas Loukas & Martin Jaggi
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Image classification
Größe
Wie groß das Modell ist und wie viele Daten damit trainiert wurden. Parameter sind die Zahl, die entscheidet, ob es auf einer bestimmten GPU-Karte passt.
- Parameter
- 29.5M
- Trainingsdaten
- tokens
- Epochen
- 300
from Table 1
size of CIFAR-10
Training-Compute
Die Berechnung, die durchgeführt wird, um das Modell zu trainieren, gemessen in Gleitpunktoperationen. Es ist ein Maß dafür, was der Trainingslauf gekostet hat, nicht dafür, wie schnell das fertige Modell Ihnen antwortet.
- Training-Compute
- 6.8 × 10¹⁷ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
(15e9) * (300) * (50000) * 3 = 6.75e+17 (inference compute) * (epochs) * (dataset size) * (constant to account for backpropagation) epochs from appendix B table 2 inference compute from table 1
Verfügbarkeit
Ob Sie das Modell beziehen und es auf Ihrer eigenen Hardware ausführen können, bestimmt, ob eine der Grafikkarten-Zahlen auf dieser Seite zutrifft.
- Gewichte
- Closed — provider access only
- Modellzugang
- Unreleased
- Training-Code
- Open source
Apache 2.0 for train/eval code: https://github.com/epfml/attention-cnn data is CIFAR which doesn't have a clear license
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
- Zitationen
- 630
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- On the Relationship between Self-Attention and Convolutional Layers
- Zuletzt aktualisiert
- 25 May 2026
Was die Zahlen bedeuten
Was dieses Modell ist
Self-Attention and Convolutional Layers wurde veröffentlicht von Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL), im Land aufgezeichnet als Switzerland, während November 2019. Es stammt aus einer Organisation, die kategorisiert ist als academia.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet image classification.
Dies ist ein geschlossenes Modell: die trainierten Werte blieben bei demjenigen, der sie erzeugt hat, und es gibt keine lokale Version zum Ausführen.
Training und Herkunft
Die Herstellung erforderte eine Arithmetik, die insgesamt etwa 6.8 × 10¹⁷ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Antworten
Self-Attention and Convolutional Layers — Häufige Fragen
Self-Attention and Convolutional Layers— Wer hat es erstellt?
Es wurde veröffentlicht von Ecole Polytechnique F´ed´erale de Lausanne (EPFL), basiert auf Switzerland, eine als kategorisierte Organisation academia.
Self-Attention and Convolutional Layers— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2019. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
Self-Attention and Convolutional Layers— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von image classification. Dies sind die Bereiche, um die es entworfen wurde; sie beschreiben die Absicht und nicht eine harte Grenze.
Self-Attention and Convolutional Layers— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 6.8 × 10¹⁷ FLOP. Das misst, was die Produktion des Modells gekostet hat, und sagt nichts darüber aus, wie schnell es einmal trainiert antwortet — die Inferenzgeschwindigkeit kommt von der MEMORY-BANDWIDTH, nicht vom TRAINING-BUDGET.
Self-Attention and Convolutional Layers— Welche GPU benötige ich, um es auszuführen?
Dieses ist ein geschlossenes Modell — seine Gewichte wurden nie veröffentlicht, sodass es zu keinem Preis heruntergeladen oder auf Ihrer eigenen Hardware ausgeführt werden kann. Es ist nur über seinen Anbieter erreichbar.
Self-Attention and Convolutional Layers— Ist es Open-Source?
Nein. Seine Gewichte wurden nicht veröffentlicht, daher existiert es nur als ein Dienst, der von seinem Eigentümer kontrolliert wird.
Self-Attention and Convolutional Layers— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 29.5M. from Table 1. Diese Zahl ist die Gesamtsumme, und sie bestimmt, wie viel MEMORY das MODEL benötigt – ungefähr ein halbes Gigabyte pro Milliarde bei der Kompression, die die meisten Menschen verwenden.
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