BatchNorm
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
- Szervezet típusa
- Industry
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 15 June 2015
- Szerzők
- Sergey Ioffe, Christian Szegedy
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- Alapmodell
- GoogLeNet / InceptionV1
Méret
Mekkora a modell, és mennyi adatot használtak a betanításához. A paraméterek azok a számok, amelyek eldöntik, hogy az adott grafikus kártyára illeszkedik-e.
- Paraméterek
- 13.6M
- Képzési adatok
- 12,441,600,000 tokens
- Epochok
- 72
"The network contains 13.6 · 106 parameters"
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
- Confident
- Hivatkozások
- 46,718
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Batch Normalization: Accelerating Deep Network Training by Reducing Internal Covariate Shift
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
BatchNorm ki lett adva által Google, az országban rögzítve mint United States of America, alatt June 2015. A kiadó kategóriája alá tartozik industry.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
A kiindulópontja egy meglévő alapmodell volt, GoogLeNet / InceptionV1. Ezért osztja a bázismodell általános formáját és méretét.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Mi került a felépítésébe
Körülbelül egy korpuszon lett betanítva 12,441,600,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: highly cited.
Válaszok
BatchNorm — gyakori kérdések
BatchNorm— Ki készítette ezt?
Kiadta Google, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.
BatchNorm— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2015. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
BatchNorm— 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.
BatchNorm— 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.
BatchNorm— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
BatchNorm— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 13.6M. "The network contains 13.6 · 106 parameters". Ez a szám a teljes összeg, és ez határozza meg, hogy mennyi VRAM-ra van szüksége a modelleknek — körülbelül fél gigabájt milliárdonként a legtöbb ember által használt tömörítési módban.
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..