Pooling 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
- 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
- 268.7K
- Képzési adatok
- 24,300 tokens
- Epochok
- 1,000
Figure 1 C1: 2*16*5*5=800 C3: 16*64*6*6=36864 F5: 64*6*6*100=230400 F6: 100*6=600 Total: 800+36864+230400+600=268664
Each pattern consists of a binocular pair of 96 × 96 grayscale images, with a total of 24,300 training patterns and the same amount of testing patterns.
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
- 1.5 × 10¹⁵ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
Forward FLOP C1: 2*2*16*5*5*92*92=13542400 C3: 2*16*16*6*6*18*18=5971968 F5: 2*64*6*6*100=460800 F6: 2*100*6=1200 Total: 13542400+5971968+460800+1200=19976368 1000 epochs, 24300 training examples 19976368*3*24300*1000=1456277227200000=1.5e15
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 (NORB) ki lett adva által University of Bonn, az országban rögzítve mint Germany, alatt September 2010. Egy olyan szervezetből származik, amelyet kategorizálnak mint 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.
Mi került a felépítésébe
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 1.5 × 10¹⁵ 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 24,300 szöveg tokenjei
A kiválasztási kritériuma: historical significance,Highly cited,SOTA improvement.
Válaszok
Pooling CNN (NORB) — gyakori kérdések
Pooling CNN (NORB)— 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.
Pooling CNN (NORB)— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 1.5 × 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 (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.
Pooling CNN (NORB)— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
Pooling CNN (NORB)— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 268.7K. Figure 1 C1: 2*16*5*5=800 C3: 16*64*6*6=36864 F5: 64*6*6*100=230400 F6: 100*6=600 Total: 800+36864+230400+600=268664. 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 (NORB)— Ki készítette ezt?
Kiadta University of Bonn, alapján Germany, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
Pooling CNN (NORB)— 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.
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..