PNASNet-5
Aucune estimation
Aucune exigence matérielle pour ce modèle
Les poids de ce modèle n'ont pas été publiés, donc il ne peut pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucune taille. Il n'est accessible que par l'intermédiaire de son fournisseur, et aucun changement de carte graphique ne modifie cela..
Enregistrement
Spécifications complètes
Tout est enregistré pour ce modèle. La plupart décrit comment il a été entraîné plutôt que comment il fonctionne — un contexte utile pour juger combien de travail a été investi, et comment il se compare avec des modèles construits à une échelle différente..
Origine
Qui a construit ce modèle, où, et quand il a été publié.
- Organisation
- Johns Hopkins University,Google AI,Stanford University
- Type d'organisation
- Academia,Industry,Academia
- Pays
- United States of America
- Publié
- 2 December 2017
- Auteurs
- C Liu, B Zoph, M Neumann, J Shlens
Ce qu'il fait
Les domaines problématiques pour lesquels le modèle a été conçu. Un modèle peut contenir plusieurs de chacun.
- Domaine
- Vision
- Tâche
- Image classification
Taille
Quelle est la taille du modèle et combien de données il a été formé. Les paramètres sont le chiffre qui décide s'il convient à une carte graphique donnée.
- paramètres
- 86.1M
- Données d'entraînement
- 1,280,000 tokens
Table 5
Calcul de formation
L'arithmétique effectuée pour entraîner le modèle, mesurée en opérations en virgule flottante. C'est une mesure du coût de l'exécution de l'entraînement, pas de la rapidité avec laquelle le modèle fini vous répond.
- Calcul de formation
- 6.6 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Comparison with other models
8 times less compute than Zoph (2018), which used 500 p100s for 4 days. (From Imagenet paper-data, Besiroglu et al., forthcoming)
Comment il est classé
Étiquettes que le ensemble de données source applique lors du suivi de modèles notables, et à quel point il est confiant dans l'entrée.
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 2,140
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Progressive Neural Architecture Search
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
D'où cela vient-il
PNASNet-5 a été publié par Johns Hopkins University,Google AI,Stanford University, dans le pays enregistré comme United States of America, durant December 2017. La catégorie à laquelle appartient l'éditeur est academia,Industry,Academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
Ses poids n'ont jamais été publiés, donc il ne peut être atteint que par son fournisseur. Aucun changement de carte graphique ne change cela.
Qu'est-ce qui a été nécessaire pour le construire
L'entraînement a consommé environ 6.6 × 10¹⁹ FLOP. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
Il a été entraîné sur un corpus d'environ 1,280,000 jetons de texte
Réponses
PNASNet-5 — questions courantes
PNASNet-5— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans December 2017. La capacité par paramètre s'est considérablement améliorée depuis, donc un modèle plus récent de la même taille est souvent le meilleur usage du même matériel.
PNASNet-5— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Un modèle peut porter plusieurs de chacun, donc ce sont les domaines pour lesquels il a été conçu plutôt qu'une limite sur ce qu'il tentera.
PNASNet-5— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 6.6 × 10¹⁹ FLOP. Cela mesure ce que coûte la production du modèle et ne dit rien sur la rapidité avec laquelle il répond une fois entraîné — la vitesse d'inférence provient de la bande passante mémoire, et non du budget d'entraînement.
PNASNet-5— Quelle GPU ai-je besoin pour l'exécuter ?
Aucun. C'est un modèle fermé - ses poids n'ont jamais été publiés, il ne peut donc pas être téléchargé ou exécuté sur votre propre matériel à aucun prix. Il n'est accessible que par son fournisseur.
PNASNet-5— est-ce que c'est open source ?
La licence n'a jamais été enregistrée dans nos données source. Nous considérons une licence non déclarée comme fermée, car une licence non enregistrée n'est pas une licence sur laquelle compter.
PNASNet-5— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 86.1M. Table 5. Ce chiffre est le total, et c'est ce qui détermine combien de mémoire le modèle nécessite — environ un demi-gigaoctet par milliard à la compression que la plupart des gens utilisent.
PNASNet-5— qui l'a créé ?
Il a été publié par Johns Hopkins University,Google AI,Stanford University, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme academia,Industry,Academia.
L'autre direction
Regardez-le de l'autre côté ?
Cette page commence par le modèle. Si vous possédez déjà une carte et souhaitez savoir tout ce qu'elle exécutera., commencez par le matériel à la place.