Dropout (MNIST)
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 Toronto
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Canada
- Közölt
- 3 June 2012
- Szerzők
- GE Hinton, N Srivastava, A Krizhevsky
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Character recognition (OCR)
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
- 5.6M
- Képzési adatok
- 60,000 tokens
We show results for 4 nets (784-800-800-10, 784-1200-1200-10, 784-2000-2000-10, 784-1200-1200-1200-10) 784*2000+2000*2000+10*2000+6010=5594010
The MNIST database contains 60,000 training images and 10,000 testing images (Wikipedia)
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 × 10¹⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Num mul-add / forward pass 2 FLOPs / mult-add 3 total mult-add / fp mult-add 3000 epochs 60000 training samples
A tréning futás
Ami fizikailag szükséges volt a betanításhoz: mely chipek, hány, mennyi ideig, és ez mit fogyasztott a falból.
- Képzési hardver
- NVIDIA GeForce GTX 580
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)
http://www.cs.toronto.edu/~nitish/dropout see model files
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
- 7,999
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Improving neural networks by preventing co-adaptation of feature detectors
- Utoljára frissítve
- 25 May 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
Dropout (MNIST) ki lett adva által University of Toronto, az országban rögzítve mint Canada, alatt June 2012. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása character recognition (OCR).
Súlyait soha nem tették közzé, így csak a szolgáltatóján keresztül érhető el. Nincs grafikus kártya, ami ezt megváltoztatná.
Hogyan lett betanítva
A képzés futás körülbelül 6 × 10¹⁵ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 580. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 60,000 szöveg tokenjei
Az oka, hogy egyáltalán megjelenik ebben a katalógusban: highly cited.
Válaszok
Dropout (MNIST) — gyakori kérdések
Dropout (MNIST)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 6 × 10¹⁵ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 580. 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.
Dropout (MNIST)— 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.
Dropout (MNIST)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Dropout (MNIST)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 5.6M. We show results for 4 nets (784-800-800-10, 784-1200-1200-10, 784-2000-2000-10, 784-1200-1200-1200-10) 784*2000+2000*2000+10*2000+6010=5594010. 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.
Dropout (MNIST)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Toronto, alapján Canada, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Dropout (MNIST)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a June 2012. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Dropout (MNIST)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot character recognition (OCR). A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
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..