Mitosis
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
- IDSIA
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Switzerland
- Közölt
- 22 September 2013
- Szerzők
- Dan C. Cireşan, Alessandro Giusti, Luca M. Gambardella, Jürgen Schmidhuber
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision, Medicine
- Feladat
- Object detection
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
- 37.2K
- Képzési adatok
- 1,000,000 tokens
Sum numbers of weights in Table 1.b
The dataset is built in two stages. First a classifier is trained on small sample, and used to curate a more representative larger dataset. The final dataset has 1M instances "We build the actual training set, composed by 1 million instances, which includes all mitosis pixels (6.6% of the training instances). The remaining 95.4% is sampled from non-mitosis pixels by assigning to each pixel p a weight D(p)."
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
- 1.4 × 10¹⁷ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
"Training each network requires one day of computation with an optimized GPU implementation" Assuming 1.58E+12 FLOP/second on FP32 (from the table in the Estimating compute post), we get 3600*24*1.58E+12 = 1.37E+17 FLOP
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Fali óra idő
- 24 hours
"Training each network requires one day of computation with an optimized GPU implementation"
Hogyan van besorolva
Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
- Hivatkozások
- 1,553
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Mitosis Detection in Breast Cancer Histology Images with Deep Neural Networks
- Utoljára frissítve
- 1 January 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Mitosis ki lett adva által IDSIA, az országban rögzítve mint Switzerland, alatt September 2013. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia.
Működik a területen a Vision, Medicine, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása object detection.
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 1.4 × 10¹⁷ 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 1,000,000 szöveg tokenjei
Válaszok
Mitosis — gyakori kérdések
Mitosis— Ki készítette ezt?
Kiadta IDSIA, alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Mitosis— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2013. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Mitosis— Mire használják?
Működik a területen a Vision, Medicine, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot object detection. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Mitosis— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.4 × 10¹⁷ 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.
Mitosis— 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.
Mitosis— Nyílt forráskódú?
A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.
Mitosis— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 37.2K. Sum numbers of weights in Table 1.b. 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..