PolyNet
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
- Chinese University of Hong Kong (CUHK)
- Type d'organisation
- Academia
- Pays
- Hong Kong
- Publié
- 17 November 2016
- Auteurs
- X Zhang, Z Li, C Change Loy
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
- Format numérique
- FP32
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
- 92M
- Données d'entraînement
- 1,280,000 tokens
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
- 6.4 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Comparison with other models,Operation counting
Section 5: "ResNet-500 [has] similar computation costs to our Very Deep PolyNet". ResNet-152 has 11.3e9 FLOP per forward pass (https://arxiv.org/abs/1512.03385, Table 1). Hence ResNet-500 has approx 3.7e10 = 11.3e9*500/152 FLOP per forward pass. 560k iterations, batch size 512: Train compute = 3.7e10*3*2*560e3 * 512 = 6.4e19
L'exécution de formation
Ce qu'il a physiquement fallu pour entraîner : quels chips, combien, pendant combien de temps, et ce que cela a tiré du secteur.
- Matériel d'entraînement
- NVIDIA GeForce GTX TITAN X
- Chips utilisés
- 32
- Consommation d'énergie
- 16.8 kW
- Coût de calcul
- $617
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.
- Pourquoi c'est suivi
- SOTA improvement
- Confiance d'enregistrement
- Likely
- Citations
- 282
"The Very Deep PolyNet, designed following this direction, demonstrates substantial improvements over the state-of-the-art on the ILSVRC 2012 benchmark. Compared to Inception-ResNet-v2, it reduces the top-5 validation error on single crops from 4.9% to 4.25%, and that on multi-crops from 3.7% to 3.45%."
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- PolyNet: A Pursuit of Structural Diversity in Very Deep Networks
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
PolyNet a été publié par Chinese University of Hong Kong (CUHK), dans le pays enregistré comme Hong Kong, durant November 2016. L'organisation de publication est catégorisée comme academia.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
C'est un modèle fermé : les valeurs entraînées sont restées avec ceux qui les ont produites, et il n'y a pas de version locale à exécuter.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 6.4 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA GeForce GTX TITAN X. 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
La raison pour laquelle il apparaît dans ce catalogue. sOTA improvement.
Réponses
PolyNet — questions courantes
PolyNet— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 92M. 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.
PolyNet— qui l'a créé ?
Il a été publié par Chinese University of Hong Kong (CUHK), basé sur Hong Kong, une organisation catégorisée comme academia.
PolyNet— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans November 2016. 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.
PolyNet— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Ce sont les domaines autour desquels il a été conçu ; ils décrivent l'intention plutôt qu'une limite stricte.
PolyNet— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 6.4 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA GeForce GTX TITAN X. 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.
PolyNet— 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.
PolyNet— 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.
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.