SexNet compression
Sin estimación
Sin requisitos de hardware para este modelo
Los pesos para este modelo no han sido publicados, por lo que no se puede descargar ni ejecutar en tu propio hardware de ningún tamaño. Solo se puede acceder a través de su proveedor, y ningún cambio de tarjeta gráfica eso..
En registro
especificación completa
Todo en archivo para este modelo. La mayor parte describe cómo fue entrenado en lugar de cómo se ejecuta — contexto útil para juzgar cuánto trabajo se invirtió en él y cómo se compara con modelos construidos a una escala diferente..
Origen
Quién construyó este modelo, dónde, y cuándo fue publicado.
- Publicado
- 1 October 1990
- Autores
- B. Golomb, D. T. Lawrence, T. Sejnowski
Lo que hace
Las áreas problemáticas para las que se construyó el modelo. Un modelo puede llevar varios de cada uno.
- Dominio
- Vision
- Tarea
- Image representation
- Enfoque
- Supervised
Tamaño
Qué tan grande es el modelo y cuántos datos se usaron para su entrenamiento. Los parámetros son la cifra que decide si se ajusta en una tarjeta gráfica dada.
- parámetros
- 72.9K
- Datos de entrenamiento
- 81,000 tokens
- Épocas
- 2,000
900*40*2+40+900=72940 “Images sampled at 30x30 were compressed using a 900x40x900 fully connected back-propagation network”
“The compression network trained for 2000 runs on each of 90 faces”
Cómputo de entrenamiento
La aritmética realizada para entrenar el modelo, medida en operaciones de punto flotante. Es una medida de lo que costó la ejecución del entrenamiento, no de qué tan rápido te responde el modelo terminado.
- Cómputo de entrenamiento
- 7.9 × 10¹⁰ FLOP
- Cómo se estableció
- Operation counting
2*72940*3*90*2000=78775200000 “The compression network trained for 2000 runs on each of 90 faces”
Cómo está clasificado
Etiquetas que el conjunto de datos fuente aplica al rastrear modelos notables y cuán confiable es en la entrada.
- Modelo Frontier
- Yes
- Por qué se rastrea
- Historical significance
- Confianza de registro
- Confident
Fuentes
De dónde proviene este registro y cuándo fue comprobado por última vez.
- Referencia
- SEXNET: A Neural Network Identifies Sex From Human Faces
- Última actualización
- 28 November 2025
Qué significan los números
Acerca de este modelo
SexNet compression fue publicado por its authors, durante October 1990.
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como realizando la tarea de image representation.
Este es un modelo cerrado: los valores entrenados quedaron con quien los produjo, y no hay una versión local para ejecutar.
Entrenamiento y procedencia
Producirlo requirió una aritmética que totaliza alrededor de 7.9 × 10¹⁰ FLOP. Esa cifra mide lo que costó producir el modelo, y no tiene relación con qué tan rápido responde.
Fue entrenado en un corpus de aproximadamente 81,000 tokens de texto
Su criterio de inclusión: historical significance.
Respuestas
SexNet compression — preguntas comunes
SexNet compression— ¿Es de código abierto?
La licencia nunca fue registrada en nuestros datos fuente. Tratamos las licencias no declaradas como cerradas, porque una licencia no registrada no es una en la que confiar.
SexNet compression— ¿cuántos parámetros tiene?
Tiene un recuento de parámetros de 72.9K. 900*40*2+40+900=72940 “Images sampled at 30x30 were compressed using a 900x40x900 fully connected back-propagation network”. Esa cifra es el total, y es lo que decide cuánta MEMORIA necesita el modelo — aproximadamente medio gigabyte por mil millones en la compresión que la mayoría de las personas usa.
SexNet compression— ¿cuándo fue lanzado?
Se publicó en October 1990. La capacidad por parámetro ha mejorado considerablemente desde entonces, por lo que un modelo más reciente del mismo tamaño suele ser el mejor uso del mismo hardware.
SexNet compression— ¿Para qué se utiliza?
Funciona en el dominio de Vision, y se registra como manejando la tarea de image representation. Un modelo puede manejar varios de cada uno, así que estas son las áreas para las que fue construido en lugar de un límite en lo que intentará.
SexNet compression— cuánto compute se utilizó para entrenarlo?
El entrenamiento consumió alrededor 7.9 × 10¹⁰ FLOP. Eso mide cuánto costó producir el modelo y no dice nada sobre cuán rápido responde una vez entrenado — la velocidad de inferencia proviene del ancho de banda de memoria, no del presupuesto de entrenamiento.
SexNet compression— ¿Qué GPU necesito para ejecutarlo?
Ninguno. Este es un modelo cerrado: sus PESOS nunca fueron publicados, por lo que no se puede descargar o ejecutar en su propio hardware a ningún precio. Solo se puede acceder a él a través de su proveedor.
La otra dirección
¿Mirándolo desde el otro lado?
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