LCNP MNIST
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.
- Veröffentlicht
- 22 November 2009
- Autoren
- Rafael Uetz, Sven Behnke
Was es tut
Die Problemfelder, für die das Modell entwickelt wurde. Ein Modell kann mehrere davon tragen.
- Domain
- Vision
- Aufgabe
- Object recognition
- Ansatz
- Supervised
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
- 11.6M
- Trainingsdaten
- 50,000 tokens
- Epochen
- 1,000
Locally connected: 128*128*4*4*4*5 + 64*64*8*4*4*4 + 32*32*16*4*4*8 + 16*16*32*4*4*16=11534336 Classification head: 16*16*32*10=81920 Total: 11534336+81920=11616256 "five regular layers with the dimensions 256×256, 128×128, . . ., 16×16." "size of the receptive field to be 4 × 4 neurons"
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
- 4.2 × 10¹⁵ FLOP
- Wie es etabliert wurde
- Operation counting
2*11616256*3*60000*1000=4181852160000000
Wie es klassifiziert ist
Labels, die das Quell-Datenset anwendet, wenn bemerkenswerte Modelle verfolgt werden, und wie zuversichtlich es in den Eintrag ist.
- Grenzmodell
- Yes
- Warum es verfolgt wird
- Historical significance
- Aufzeichnungsgenauigkeit
- Confident
Quellen
Woher dieser Datensatz stammt und wann er zuletzt überprüft wurde.
- Referenz
- Large-scale object recognition with CUDA-accelerated hierarchical neural networks
- Zuletzt aktualisiert
- 28 November 2025
Was die Zahlen bedeuten
Woher es kam
LCNP MNIST wurde veröffentlicht von its authors, während November 2009.
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als die Aufgabe von aufgezeichnet object recognition.
Da die Gewichte nicht verfügbar sind, gelten keine der Hardwareangaben an anderer Stelle auf dieser Seite für sie.
Wie es trainiert wurde
Der Trainingslauf verbrauchte etwa 4.2 × 10¹⁵ FLOP. Diese Zahl misst die Kosten für die Produktion des MODELLS und hat keinen Einfluss darauf, wie schnell es antwortet.
Training verbrauchte ein Korpus von etwa 50,000 Text-Tokens
Das Einschlusskriterium: historical significance.
Antworten
LCNP MNIST — Häufige Fragen
LCNP MNIST— 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.
LCNP MNIST— Ist es Open-Source?
Die Lizenzierung wurde nie in unseren Quelldaten aufgezeichnet. Wir behandeln nicht angegebene Lizenzen als geschlossen, da eine nicht aufgezeichnete Lizenz keine ist, auf die man sich verlassen kann.
LCNP MNIST— Wie viele Parameter hat es?
Es hat eine Parameteranzahl von 11.6M. Locally connected: 128*128*4*4*4*5 + 64*64*8*4*4*4 + 32*32*16*4*4*8 + 16*16*32*4*4*16=11534336 Classification head: 16*16*32*10=81920 Total: 11534336+81920=11616256 "five regular layers with the dimensions 256×256, 128×128, . . ., 16×16." "size of the receptive field to be 4 × 4 neurons". 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.
LCNP MNIST— Wann wurde es veröffentlicht?
Es wurde veröffentlicht in November 2009. Die Fähigkeit pro Parameter hat sich erheblich verbessert, sodass ein neueres Modell derselben Größe oft die bessere Nutzung derselben Hardware darstellt.
LCNP MNIST— Wofür wird es verwendet?
Es funktioniert im Bereich von Vision, und wird als Bewältigung der Aufgabe von object recognition. Modelle tragen häufig mehr als eines von jeder, und die Tags beschreiben den Zweck anstelle von Fähigkeitsgrenzen.
LCNP MNIST— Wie viel Rechenleistung wurde verwendet, um es zu trainieren?
Training verbrauchte etwa 4.2 × 10¹⁵ 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.
Die andere Richtung
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