MSRA (C, PReLU)
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
- Microsoft Research
- Type d'organisation
- Industry
- Pays
- United States of America
- Publié
- 6 February 2015
- Auteurs
- Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
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
- 87M
- Données d'entraînement
- 1,280,000 tokens
I used the architecture in table 3 I ignored biases, and assumed a SPP bin size of 256 3*7*7*96+96*3*3*384+384*3*3*384*5+384*3*3*768+768*3*3*768*5+768*3*3*896+896*3*3*896*5+896*(7*7+3*3+2*2+1)*4096+4096*4096+4096*1000=330581792
"We perform the experiments on the 1000-class ImageNet 2012 dataset", paper; ImageNet 2012 train set size from https://huggingface.co/datasets/imagenet-1k
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
- 2.4 × 10¹⁹ FLOP
- Comment cela a été établi
- Hardware
"training C on eight K40 GPUs, takes about 3-4 weeks" 0.33 util rate (From Imagenet paper-data, Besiroglu et al., forthcoming)
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 Tesla K40t
- Temps en temps réel
- 588 hours (24.5 days)
- Coût de calcul
- $1,394
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.
- Modèle Frontier
- Yes
- Pourquoi c'est suivi
- Highly cited
- Confiance d'enregistrement
- Confident
- Citations
- 20,475
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- Delving Deep into Rectifiers: Surpassing Human-Level Performance on ImageNet Classification
- Dernière mise à jour
- 25 May 2026
Ce que les chiffres signifient
Ce que ce modèle est
MSRA (C, PReLU) a été publié par Microsoft Research, dans le pays enregistré comme United States of America, durant February 2015. Cela provient d'une organisation classée comme industry.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image classification.
Parce que les poids ne sont pas disponibles, aucune des spécifications matérielles ailleurs sur ce site ne s'applique à cela.
Entraînement et provenance
L'entraînement a consommé environ 2.4 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla K40t. Ce chiffre mesure le coût de production du modèle, et n'a aucune incidence sur la vitesse de réponse.
L'entraînement a consommé un corpus d'environ 1,280,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : highly cited.
Réponses
MSRA (C, PReLU) — questions courantes
MSRA (C, PReLU)— qui l'a créé ?
Il a été publié par Microsoft Research, basé sur United States of America, une organisation catégorisée comme industry.
MSRA (C, PReLU)— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans February 2015. 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.
MSRA (C, PReLU)— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image classification. Les modèles portent souvent plus d'un de chacun, et les tags décrivent l'objectif plutôt que les limites de capacité.
MSRA (C, PReLU)— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 2.4 × 10¹⁹ FLOP, sur matériel enregistré comme NVIDIA Tesla K40t. 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.
MSRA (C, PReLU)— 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.
MSRA (C, PReLU)— 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.
MSRA (C, PReLU)— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 87M. I used the architecture in table 3 I ignored biases, and assumed a SPP bin size of 256 3*7*7*96+96*3*3*384+384*3*3*384*5+384*3*3*768+768*3*3*768*5+768*3*3*896+896*3*3*896*5+896*(7*7+3*3+2*2+1)*4096+4096*4096+4096*1000=330581792. 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.
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.