High Performance CNN (NORB)
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,SUPSI
- Szervezet típusa
- Academia,Academia
- Ország
- Switzerland
- Közölt
- 16 July 2011
- Szerzők
- Dan C. Ciresan, Ueli Meier, Jonathan Masci, Luca M. Gambardella, Jürgen Schmidhuber
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Image classification
- Megközelítés
- Supervised
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
- 4.9M
- Képzési adatok
- 50,000 tokens
- Epochok
- 7
L1: 6*300*6*6=64800 L3: 500*600*4*4=4800000 L5: (108/4)*500=13500 Total: 64800+4800000+13500=4878300
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
- 2.6 × 10¹⁶ FLOP
- Hogyan jött létre
- Hardware
7 epochs, 35 min per epoch 2 GTX 480 + 2 GTX 580 580 FLOP: 1580000000000 480 FLOP: 1345000000000 FLOP: 7*35*60*(2*1580000000000+2*1345000000000)*0.3=25798500000000000=2.6e16
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 480,NVIDIA GeForce GTX 580
- Használt chipek
- 4
- Fali óra idő
- 4 hours
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
- Historical significance,SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Honnan jött
High Performance CNN (NORB) ki lett adva által IDSIA,SUPSI, az országban rögzítve mint Switzerland, alatt July 2011. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik academia,Academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása image classification.
Ez egy zárt modell: a betanított értékek azoknál maradtak, akik előállították őket, és nincs helyi verzió a futtatáshoz.
Képzés és származás
A betanításhoz körülbelül egy számítási költségvetés kellett 2.6 × 10¹⁶ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 480,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 50,000 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: historical significance,SOTA improvement.
Válaszok
High Performance CNN (NORB) — gyakori kérdések
High Performance CNN (NORB)— 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.
High Performance CNN (NORB)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
High Performance CNN (NORB)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 4.9M. L1: 6*300*6*6=64800 L3: 500*600*4*4=4800000 L5: (108/4)*500=13500 Total: 64800+4800000+13500=4878300. 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.
High Performance CNN (NORB)— Ki készítette ezt?
Kiadta IDSIA,SUPSI, alapján Switzerland, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia,Academia.
High Performance CNN (NORB)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a July 2011. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
High Performance CNN (NORB)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.
High Performance CNN (NORB)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 2.6 × 10¹⁶ FLOP, hardveren rögzítve NVIDIA GeForce GTX 480,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.
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..