LeNet-5

Zárt súlyok AT&T 60K Paraméterek November 1998

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
AT&T
Szervezet típusa
Industry
Ország
United States of America
Közölt
1 November 1998
Szerzők
Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, Patrick Haffner

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
60K

"[LeNet5] contains 390408 connections, but only 60000 trainable free parameters because of the weight sharing"

Képzési adatok
60,000 tokens

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
2.8 × 10¹² FLOP

"[LeNet5] contains 390408 connections" = multiply-adds MNIST - 60,000 data points 20 epochs 390408*60000*6*20=2.810938e+12

Hogyan jött létre
Operation counting

Hogyan van besorolva

Címkék a forráshalmazra, amelyeket a figyelemre méltó modellek nyomon követésekor alkalmaznak, és hogy mennyire biztos az adatbevitelben.

Határmodell
Yes
Miért követik nyomon
Historical significance,Highly cited
Nyilvántartási bizalom
Confident
Hivatkozások
57,900

Források

Honnan származik ez a felvétel és mikor ellenőrizték utoljára.

Referencia
Gradient-based Learning Applied to Document Recognition
Utoljára frissítve
1 January 2026

Mit jelentenek a számok

Erről a modelről

LeNet-5 ki lett adva által AT&T, az országban rögzítve mint United States of America, alatt November 1998. A kiadó szervezet a következő kategóriába tartozik industry.

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.

Mi került a felépítésébe

A képzés futás körülbelül 2.8 × 10¹² FLOP. Ez a szám azt méri, hogy mennyibe került a modell előállítása, és nincs hatással arra, hogy milyen gyorsan válaszol.

A képzés körülbelül egy korpuszt fogyasztott 60,000 szöveg tokenjei

A kiválasztási kritériuma: historical significance,Highly cited.

Válaszok

LeNet-5 — gyakori kérdések

01

LeNet-5— Nyílt forráskódú?

A licencálás sosem volt rögzítve a forrásadatainkban. Az állandóan nem megadott licencet zártnak tekintjük, mert a nem rögzített licenc nem egy megbízható.

02

LeNet-5— Hány paramétere van?

Paraméterszáma 60K. "[LeNet5] contains 390408 connections, but only 60000 trainable free parameters because of the weight sharing". 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.

03

LeNet-5— Ki készítette ezt?

Kiadta AT&T, alapján United States of America, egy szervezet, amelyet kategorizáltak mint industry.

04

LeNet-5— Mikor adták ki?

Kibocsátották a November 1998. A paraméterenkénti képesség lényegesen javult azóta, így egy újabb, azonos méretű modell gyakran jobb felhasználása a same hardvernek.

05

LeNet-5— Mire használják?

Működik a területen a Vision, és rögzítve van, hogy kezeli a feladatot character recognition (OCR). A modell több mindenből is képes cipelni, így ezek azok a területek, amelyekre épült, nem pedig egy korlát arra, amit meg fog próbálni.

06

LeNet-5— mennyi számítási kapacitást használtak annak a betanításához?

A képzés körülbelül elfogyasztott 2.8 × 10¹² 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.

07

LeNet-5— 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.

Forrás

Eredeti kiadvány

Az utolsó frissítés időpontja 1 January 2026

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..