ConvNet Processor
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
- Courant Institute of Mathematical Sciences
- Szervezet típusa
- Academia
- Ország
- United States of America
- Közölt
- 31 August 2009
- Szerzők
- Clément Farabet, Cyril Poulet, Jefferson Y Han, Yann LeCun
Mit csinál
A probléma területek, amelyekre a modell készült. Egy modell több mindegyikből hordozhat.
- Tartomány
- Vision
- Feladat
- Face 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
- 14.4K
- Képzési adatok
- 30,000 tokens
- Epochok
- 5
C1: 6x7x7 C3: 61x7x7 C5: 305x6x6 F6: 80x2 Total = 14423
"The dataset contained 45,000 images from various sources, of which 30,000 were used for training, and 15,000 for testing"
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
- 3.1 × 10¹⁴ FLOP
- Hogyan jött létre
- Operation counting
(2*340 million) * 3 * 30000 * 5 "340 million connection network" operations per fwd pass ~= 2*340 million "With a fixed detection threshold, the system reaches a roughly 3% equal error rate on this dataset after only 5 training epochs through the training set."
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.
- Nyilvántartási bizalom
- Likely
Források
Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.
- Referencia
- CNP: An FPGA-based processor for convolutional networks
- Utoljára frissítve
- 28 November 2025
Mit jelentenek a számok
Erről a modelről
ConvNet Processor ki lett adva által Courant Institute of Mathematical Sciences, az országban rögzítve mint United States of America, alatt August 2009. A kiadó kategóriája alá tartozik academia.
Működik a területen a Vision, és úgy van rögzítve, mint a feladat végrehajtása face detection.
Mivel a súlyok nem elérhetők, ezért ezen az oldalon máshol található hardveradatok egyike sem vonatkozik rá.
Képzés és származás
A létrehozásához körülbelül összesítő aritmetikára volt szükség. 3.1 × 10¹⁴ 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 30,000 szöveg tokenjei
Válaszok
ConvNet Processor — gyakori kérdések
ConvNet Processor— Hány paramétere van?
Paraméterszáma 14.4K. C1: 6x7x7 C3: 61x7x7 C5: 305x6x6 F6: 80x2 Total = 14423. 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.
ConvNet Processor— Ki készítette ezt?
Kiadta Courant Institute of Mathematical Sciences, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint academia.
ConvNet Processor— Mikor adták ki?
Kibocsátották a August 2009. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.
ConvNet Processor— Mire használják?
Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot face detection. A modellek gyakran több mint egyet hordoznak mindegyikből, és a címkék a célra, nem pedig a képességek határaira utalnak.
ConvNet Processor— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?
A képzés körülbelül elfogyasztott 3.1 × 10¹⁴ 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.
ConvNet Processor— 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.
ConvNet Processor— Nyílt forráskódú?
Nem. A súlyai nincsenek közzétéve, így csak a tulajdonosa által ellenőrzött szolgáltatásként létezik.
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..