ResNet-200
Nincs becslés
Nincs hardver követelmény ennek a modellnek
A modellhez tartozó súlyokat nem tették közzé, így nem tölthető le vagy futtatható a saját hardverén bármilyen méretben. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el, és egyetlen grafikus kártya sem változtat ezen..
Nyilvántartásban
Teljes specifikáció
Minden feljegyzett ezzel a modellel kapcsolatban. A legtöbbje azt írja le, hogyan képezték ki, nem pedig azt, hogyan fut — hasznos kontextus annak megítéléséhez, hogy mennyi munka ment bele, és hogyan viszonyul a más méretben épített modellekhez..
Eredet
Ki építette ezt a modellt, hol, és mikor publikálták.
- Szervezet
- Microsoft Research Asia
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- China
- Közölt
- 17 September 2016
- Szerzők
- Kaiming He, Xiangyu Zhang, Shaoqing Ren, Jian Sun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Képzési adatok
- 1,281,167 tokens
Képzés számítás
A modell tanításához végrehajtott aritmetika, lebegőpontos műveletekben mérve. Ez a tanítási futás költségének mértéke, nem pedig annak, hogy mennyire gyorsan válaszol a kész modell.
- Képzés számítás
- 3 × 10¹⁹ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"ResNet-200 takes about 3 weeks to train on 8 GPUs". didn't specify which GPU upd: common GPU performance for 2016 is 6.83E+12 FLOPs/s (https://epoch.ai/blog/estimating-training-compute#forward-pass-compute-and-parameter-counts-of-common-layers) then 6.83E+12*3*7*24*3600*8*0.3=2.9741645e+19 (Speculative)
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 500 hours (20.8 days)
"about 3 weeks"
Elérhetőség
Hogy meg tudja-e szerezni a modellt és futtatni a saját hardverén, ez dönt arról, hogy alkalmazhatóak-e a lap ezen oldalán feltüntetett grafikus kártya adatok.
- Súlyok
- Closed — provider access only
- Modell hozzáférés
- Unreleased
- Képzés kód
- Open (non-commercial)
https://github.com/KaimingHe/resnet-1k-layers no definite license
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Miért követik nyomon
- Highly cited
- Nyilvántartási bizalom
- Speculative
- Hivatkozások
- 10,822
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Identity Mappings in Deep Residual Networks
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
ResNet-200 ki lett adva által Microsoft Research Asia, az országban rögzítve mint China, alatt September 2016. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 3 × 10¹⁹ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 1,281,167 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
ResNet-200 — gyakori kérdések
ResNet-200— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
ResNet-200— Hány paramétere van?
Nincs közzétéve paraméterszám, ezért ez az oldal nem tartalmaz memóriával vagy sebességgel kapcsolatos adatokat.
ResNet-200— Ki készítette ezt?
Kiadta Microsoft Research Asia, alapján China, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
ResNet-200— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2016. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ResNet-200— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
ResNet-200— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3 × 10¹⁹ FLOP. Ez azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és semmit nem mond arról, hogy milyen gyorsan válaszol, miután betanult — a következtetési sebesség a memória sávszélességéből származik, nem az edzési költségvetésből.
ResNet-200— Milyen GPU-ra van szükségem, hogy futtathassam?
Ez egy zárt modell — a súlyait soha nem tették közzé, így nem tölthető le és nem futtatható a saját hardverén semmilyen áron. Csak a szolgáltatóján keresztül érhető el.
A másik irány
Másik oldalról nézve?
Ez az oldal a modellel kezdődik. Ha már van kártyád, és szeretnéd tudni, hogy mindent futtat-e, Kezdj a hardverből..