SexNet compression
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.
- Publié
- 1 October 1990
- Auteurs
- B. Golomb, D. T. Lawrence, T. Sejnowski
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 representation
- Approche
- Supervised
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
- 72.9K
- Données d'entraînement
- 81,000 tokens
- Époques
- 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”
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
- 7.9 × 10¹⁰ FLOP
- Comment cela a été établi
- Operation counting
2*72940*3*90*2000=78775200000 “The compression network trained for 2000 runs on each of 90 faces”
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
- Historical significance
- Confiance d'enregistrement
- Confident
Sources
D'où vient cet enregistrement et quand a-t-il été vérifié pour la dernière fois.
- Référence
- SEXNET: A Neural Network Identifies Sex From Human Faces
- Dernière mise à jour
- 28 November 2025
Ce que les chiffres signifient
À propos de ce modèle
SexNet compression a été publié par its authors, durant October 1990.
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme exécutant la tâche de image representation.
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
La production a nécessité des calculs totalisant environ 7.9 × 10¹⁰ 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 81,000 jetons de texte
Son critère d'inclusion : historical significance.
Réponses
SexNet compression — questions courantes
SexNet compression— 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.
SexNet compression— combien de paramètres cela a-t-il ?
Il a un nombre de paramètres de 72.9K. 900*40*2+40+900=72940 “Images sampled at 30x30 were compressed using a 900x40x900 fully connected back-propagation network”. 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.
SexNet compression— quand a-t-il été publié ?
Il a été publié dans October 1990. 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.
SexNet compression— à quoi ça sert ?
Il fonctionne dans le domaine de Vision, et est enregistré comme gérant la tâche de image representation. 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.
SexNet compression— combien de puissance de calcul a été utilisée pour l'entraîner ?
L'entraînement a consommé environ 7.9 × 10¹⁰ 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.
SexNet compression— 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.
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.