Pooling CNN (Caltech 101)
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 Bonn
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- Germany
- Közölt
- 15 September 2010
- Szerzők
- Dominik Scherer, Andreas C. Müller, Sven Behnke
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
- 294.9K
- Képzési adatok
- 3,060 tokens
- Epochok
- 300
C1: 3*16*16*16=12288 C3: 16*128*6*6=73728 F5: 128*4*4*102=208896 Total: 12288+73728+208896=294912
30 * 102 = 3060
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
- 1.2 × 10¹⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Forward FLOP C1: 2*3*16*16*16*125*125=384000000 C3: 2*16*128*6*6*20*20=58982400 F5: 2*128*4*4*102=417792 Total: 384000000+58982400+417792=443400192 300 epochs 30*102=3060 training examples 443400192*3*3060*300=1221124128768000=1.2e15
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
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,Highly cited,SOTA improvement
- Nyilvántartási bizalom
- Confident
"we achieve state-of-the-art error rates of 4.57% on the NORB normalized-uniform dataset and 5.6% on the NORB jittered-cluttered dataset."
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- Evaluation of Pooling Operations in Convolutional Architectures for Object Recognition
- Utoljára frissítve
- 11 February 2026
Mit jelentenek a számok
Mit jelent ez a modell
Pooling CNN (Caltech 101) ki lett adva által University of Bonn, az országban rögzítve mint Germany, alatt September 2010. A kiadó kategóriája alá tartozik 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 létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.2 × 10¹⁵ FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.
A tanító készlet kb. futott 3,060 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: historical significance,Highly cited,SOTA improvement.
Válaszok
Pooling CNN (Caltech 101) — gyakori kérdések
Pooling CNN (Caltech 101)— Mikor adták ki?
Kibocsátották a September 2010. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
Pooling CNN (Caltech 101)— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot image classification. Ezek azok a területek, amelyek köré tervezték; ezek a szándékot írják le, nem pedig egy szigorú határt.
Pooling CNN (Caltech 101)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.2 × 10¹⁵ 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.
Pooling CNN (Caltech 101)— 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.
Pooling CNN (Caltech 101)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Pooling CNN (Caltech 101)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 294.9K. C1: 3*16*16*16=12288 C3: 16*128*6*6=73728 F5: 128*4*4*102=208896 Total: 12288+73728+208896=294912. 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.
Pooling CNN (Caltech 101)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Bonn, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
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..