Pooling CNN (NORB)
Nessuna stima
Nessun requisito hardware per questo modello
I pesi di questo modello non sono stati pubblicati, quindi non può essere scaricato o eseguito sul vostro hardware a qualsiasi dimensione. È accessibile solo attraverso il suo fornitore, e nessuna scheda grafica può cambiare questo.
In registrazione
Specifiche complete
Tutto ciò che riguarda questo modello. La maggior parte delle informazioni descrive come è stato addestrato piuttosto che come viene eseguito — un contesto utile per valutare la quantità di lavoro impiegata e come si confronta con modelli realizzati su 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 costruito il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image classification
- Approach
- Supervised
Dimensione
Quanto è grande il modello e su quanti dati è stato addestrato. I parametri sono il valore 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.
Addestramento computazionale
L'aritmetica eseguita per addestrare il modello, misurata in operazioni in virgola mobile. È una misura di quanto costato l'addestramento, non di quanto velocemente il modello finito ti risponde.
- Addestramento computazionale
- 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 eseguirlo sul tuo hardware, il che decide se una delle cifre della scheda grafica su questa pagina si applica.
- Pesi
- Closed — provider access only
- Accesso al modello
- Unreleased
Come è classificato
Etichette che il dataset sorgente applica quando si monitorano modelli notevoli e quanto è fiducioso nell'entry.
- Perché viene tracciato
- Historical significance,Highly cited,SOTA improvement
- Registrare 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) was published by University of Bonn, in Germany, in September 2010. It comes out of academia.
It works in Vision, and is recorded as doing image classification.
Because the weights are not available, none of the hardware figures elsewhere on this site apply to it.
Cosa ci è voluto per costruirlo
Producing it required around 1.5 × 10¹⁵ FLOP of arithmetic, which is a statement about the training budget rather than about inference.
It was trained on about 24,300 tokens of text.
Il suo criterio di inclusione è importanza storica, Altamente citato, miglioramento SOTA.
Risposte
Pooling CNN (NORB) — Domande frequenti
What is Pooling CNN (NORB) used for?
Pooling CNN (NORB) works in Vision, and is recorded as handling image classification. Models frequently carry more than one of each, and the tags describe purpose rather than capability limits.
How much compute was used to train Pooling CNN (NORB)?
Around 1.5 × 10¹⁵ FLOP. That measures what producing the model cost and says nothing about how quickly it answers once trained — inference speed comes from memory bandwidth, not from the training budget.
What GPU do I need to run Pooling CNN (NORB)?
None. Pooling CNN (NORB) is a closed model — its weights were never published, so it cannot be downloaded or run on your own hardware at any price. It is reachable only through its provider.
Is Pooling CNN (NORB) open source?
No. Pooling CNN (NORB) has not had its weights published, so it exists only as a service controlled by its owner.
How many parameters does Pooling CNN (NORB) have?
Pooling CNN (NORB) has 268.7K parameters. 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. That figure is the total, and it is what decides how much memory the model needs — roughly half a gigabyte per billion at the compression most people use.
Who created Pooling CNN (NORB)?
Pooling CNN (NORB) was published by University of Bonn, based in Germany, categorised as academia.
When was Pooling CNN (NORB) released?
Pooling CNN (NORB) was published in September 2010. Capability per parameter has improved considerably since, so a newer model of the same size is often the better use of the same hardware.
L'altra direzione
Guardando la questione dall'altra parte?
Questa pagina inizia dal modello. Se possedete già una scheda e desiderate conoscere tutto ciò che può eseguire, inizia dall'hardware invece.