Pooling CNN (Caltech 101)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi per questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul proprio hardware di qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore e nessun cambiamento della scheda grafica che.
In registrazione
specifiche complete
Tutto in archivio per questo modello. La maggior parte descrive come è stato addestrato piuttosto che come gira — contesto utile per giudicare quanto lavoro c'è stato dietro, e come si confronta con i modelli costruiti su una scala diversa..
Origine
Chi ha costruito questo modello, dove e quando è stato pubblicato.
- Organizzazione
- University of Bonn
- Tipo di organizzazione
- Academia
- Paese
- Germany
- Pubblicato
- 15 September 2010
- Autori
- Dominik Scherer, Andreas C. Müller, Sven Behnke
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
- Approccio
- Supervised
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono la cifra che decide se si adatta a una determinata scheda grafica.
- parametri
- 294.9K
- Dati di addestramento
- 3,060 tokens
- Epoche
- 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
Calcolo di addestramento
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto è costato il run di addestramento, e non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Calcolo di addestramento
- 1.2 × 10¹⁵ FLOP
- Come è stato stabilito
- 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
Disponibilità
Se puoi ottenere il modello e farlo funzionare sul tuo hardware, il che decide se alcune delle cifre della scheda grafica su questa pagina sono applicabili.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Perché è monitorato
- Historical significance,Highly cited,SOTA improvement
- Record fiducia
- 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."
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- Evaluation of Pooling Operations in Convolutional Architectures for Object Recognition
- Ultimo aggiornamento
- 11 February 2026
Cosa significano i numeri
Cosa è questo modello
Pooling CNN (Caltech 101) è stato pubblicato da University of Bonn, nel paese registrato come Germany, durante September 2010. La categoria sotto cui rientra l'editore è academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
Questo è un modello chiuso: i valori addestrati sono rimasti con chi li ha prodotti, e non c'è una versione locale da eseguire.
Addestramento e provenienza
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.2 × 10¹⁵ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
Il set di addestramento si aggirava attorno a 3,060 token di testo
Il suo criterio di inclusione: historical significance,Highly cited,SOTA improvement.
Risposte
Pooling CNN (Caltech 101) — domande comuni
Pooling CNN (Caltech 101)— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in September 2010. La capacità per parametro è migliorata considerevolmente da allora, quindi un modello più recente della stessa dimensione è spesso un uso migliore dello stesso hardware.
Pooling CNN (Caltech 101)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. Queste sono le aree su cui è stato progettato; descrivono l'intento piuttosto che un confine rigido.
Pooling CNN (Caltech 101)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.2 × 10¹⁵ FLOP. Questo misura quanto costa produrre il modello e non dice nulla su quanto rapidamente risponde una volta addestrato — la velocità di inferenza deriva dalla larghezza di banda della memoria, non dal budget di addestramento.
Pooling CNN (Caltech 101)— che GPU ho bisogno per eseguirlo?
Nessuno. Questo è un modello chiuso - i suoi pesi non sono mai stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul tuo hardware a qualsiasi prezzo. È accessibile solo attraverso il suo fornitore.
Pooling CNN (Caltech 101)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Pooling CNN (Caltech 101)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 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. Quella cifra è il totale, ed è ciò che decide quanto memoria il modello ha bisogno — circa mezzo gigabyte per miliardo alla compressione che la maggior parte delle persone usa.
Pooling CNN (Caltech 101)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Bonn, basato su Germany, un'organizzazione categorizzata come academia.
L'altra direzione
Guardandolo dall'altro lato?
Questa pagina parte dal modello. Se possiedi già una scheda e vuoi sapere tutto ciò che farà funzionare, inizia dall'hardware invece.