Pooling CNN (NORB)
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
- 268.7K
- Dati di addestramento
- 24,300 tokens
- Epoche
- 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.
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
- 1.5 × 10¹⁵ FLOP
- Come è stato stabilito
- 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
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 (NORB) è stato pubblicato da University of Bonn, nel paese registrato come Germany, durante September 2010. Esce da un'organizzazione categorizzata come academia.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image classification.
Poiché i pesi non sono disponibili, nessuna delle specifiche hardware presenti in questo sito si applica ad esso.
Cosa è stato necessario per costruirlo
La produzione di esso ha richiesto un'aritmetica totale di circa 1.5 × 10¹⁵ FLOP. Quella cifra misura quanto è costata la produzione del modello e non ha alcun impatto su quanto velocemente risponde.
È stato addestrato su un corpus di circa 24,300 token di testo
Il suo criterio di inclusione: historical significance,Highly cited,SOTA improvement.
Risposte
Pooling CNN (NORB) — domande comuni
Pooling CNN (NORB)— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image classification. I modelli portano frequentemente più di uno di ciascuno, e le etichette descrivono lo scopo piuttosto che i limiti di capacità.
Pooling CNN (NORB)— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 1.5 × 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 (NORB)— 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 (NORB)— è open-source?
No. I pesi non sono stati pubblicati, quindi esiste solo come servizio controllato dal suo proprietario.
Pooling CNN (NORB)— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 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. 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 (NORB)— chi l'ha creato?
È stato pubblicato da University of Bonn, basato su Germany, un'organizzazione categorizzata come academia.
Pooling CNN (NORB)— 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.
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.