ADAM (CIFAR-10)
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
- University of Amsterdam,OpenAI,University of Toronto
- Szervezet típusa
- Academia,Industry,Academia
- Ország
- Netherlands, United States of America, Canada
- Közölt
- 22 December 2014
- Szerzők
- Diederik P. Kingma, Jimmy Ba
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.
- Paraméterek
- 2.4M
- Képzési adatok
- 50,000 tokens
CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture "Our CNN architecture has three alternating stages of 5x5 convolution filters and 3x3 max pooling with stride of 2 that are followed by a fully connected layer of 1000 rectified linear hidden units (ReLU’s). " "Training cost over 45 epochs. CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture." CIFAR-10's input dimension is 32x32x3 Parameter: 3*64*5*5+64*64*5*5+64*128*5*5+128*4*4*1000+1000*10=2370000
Assumed they used the standard CIFAR-10 training split
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
- 6.2 × 10¹⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Third-party estimation,Operation counting
From https://openai.com/blog/ai-and-compute/ Appendix less than 0.0007 pfs-days (86400*10^15*0.0007) Manual estimate: 3 (forward-backward adjustment) * 92589600 flop per forward pass * 50000 examples * 45 epochs = 624979800000000 (6.25e14)
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
- Unreleased
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
- 166,267
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Adam: A Method for Stochastic Optimization
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
ADAM (CIFAR-10) ki lett adva által University of Amsterdam,OpenAI,University of Toronto, az országban rögzítve mint Netherlands, alatt December 2014. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Industry,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 6.2 × 10¹⁴ 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 50,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
ADAM (CIFAR-10) — gyakori kérdések
ADAM (CIFAR-10)— 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.
ADAM (CIFAR-10)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
ADAM (CIFAR-10)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 2.4M. CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture "Our CNN architecture has three alternating stages of 5x5 convolution filters and 3x3 max pooling with stride of 2 that are followed by a fully connected layer of 1000 rectified linear hidden units (ReLU’s). " "Training cost over 45 epochs. CIFAR-10 with c64-c64-c128-1000 architecture." CIFAR-10's input dimension is 32x32x3 Parameter: 3*64*5*5+64*64*5*5+64*128*5*5+128*4*4*1000+1000*10=2370000. 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.
ADAM (CIFAR-10)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Amsterdam,OpenAI,University of Toronto, alapján Netherlands, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Industry,Academia.
ADAM (CIFAR-10)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a December 2014. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ADAM (CIFAR-10)— 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.
ADAM (CIFAR-10)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6.2 × 10¹⁴ 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.
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..