SexNet compression
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.
- Pubblicato
- 1 October 1990
- Autori
- B. Golomb, D. T. Lawrence, T. Sejnowski
Cosa fa
Le aree problematiche per cui è stato progettato il modello. Un modello può contenere diversi di ciascuno.
- Dominio
- Vision
- Compito
- Image representation
- 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
- 72.9K
- Dati di addestramento
- 81,000 tokens
- Epoche
- 2,000
900*40*2+40+900=72940 “Images sampled at 30x30 were compressed using a 900x40x900 fully connected back-propagation network”
“The compression network trained for 2000 runs on each of 90 faces”
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
- 7.9 × 10¹⁰ FLOP
- Come è stato stabilito
- Operation counting
2*72940*3*90*2000=78775200000 “The compression network trained for 2000 runs on each of 90 faces”
Come è classificato
Etichette del dataset sorgente si applicano quando si tracciano modelli notevoli, e quanto è sicuro nell'entry.
- Modello Frontier
- Yes
- Perché è monitorato
- Historical significance
- Record fiducia
- Confident
Fonti
Da dove proviene questo record e quando è stato controllato l'ultima volta.
- Riferimento
- SEXNET: A Neural Network Identifies Sex From Human Faces
- Ultimo aggiornamento
- 28 November 2025
Cosa significano i numeri
Informazioni su questo modello
SexNet compression è stato pubblicato da its authors, durante October 1990.
Funziona nel dominio di Vision, ed è registrato come eseguire il compito di image representation.
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 7.9 × 10¹⁰ 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 81,000 token di testo
Il suo criterio di inclusione: historical significance.
Risposte
SexNet compression — domande comuni
SexNet compression— è open-source?
La licenza non è mai stata registrata nei nostri dati sorgente. Trattiamo le licenze non dichiarate come chiuse, perché una licenza non registrata non è una su cui fare affidamento.
SexNet compression— quanti parametri ha?
Ha un numero di parametri di 72.9K. 900*40*2+40+900=72940 “Images sampled at 30x30 were compressed using a 900x40x900 fully connected back-propagation network”. 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.
SexNet compression— quando è stato rilasciato?
È stato pubblicato in October 1990. 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.
SexNet compression— A cosa serve?
Funziona nel dominio di Vision, e viene registrato come gestire il compito di image representation. Un modello può gestire diversi di ciascuno, quindi queste sono le aree per cui è stato costruito piuttosto che un limite su ciò che tenterà.
SexNet compression— quanto calcolo è stato utilizzato per addestrarlo?
L'addestramento ha consumato circa 7.9 × 10¹⁰ 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.
SexNet compression— 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.
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.