Weight Decay
Geen schatting
Geen hardware-eisen voor dit model
De gewichten voor dit model zijn niet gepubliceerd, dus het kan niet worden gedownload of uitgevoerd op je eigen hardware in welke grootte dan ook. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder, en geen enkele grafische kaart verandert dat..
Op record
Volledige specificatie
Alles wat geregistreerd is voor dit model. Het merendeel beschrijft hoe het getraind werd in plaats van hoe het draait - nuttige context om te beoordelen hoeveel werk erin is gestoken, en hoe het zich verhoudt tot modellen die op een andere schaal zijn gebouwd..
Oorsprong
Wie heeft dit model gebouwd, waar, en wanneer het gepubliceerd werd.
- Gepubliceerd
- 2 December 1991
- Auteurs
- A. Krogh, J. Hertz
Wat het doet
De probleemgebieden waarvoor het model is gebouwd. Een model kan meerdere van elk bevatten.
- Domein
- Speech
- Taak
- Speech synthesis
Grootte
Hoe groot het model is en hoeveel data het is getraind. Parameters zijn het cijfer dat bepaalt of het past op een gegeven grafische kaart.
- parameters
- 8.4K
- Training gegevens
- 25,000 tokens
- Epochs
- 300
7*26*40+40+40*26+26=8386 "The network had 7 x 26 input units, 40 hidden units and 26 output units"
"It was trained on 400 to 5000 random words from the data base of around 20.000 words,"
Training rekenen
De berekeningen uitgevoerd om het model te trainen, gemeten in drijvende-komma-operaties. Het is een maat voor wat de trainingsrun kostte, niet voor hoe snel het voltooide model je beantwoordt.
- Training rekenen
- 7.5 × 10¹⁰ FLOP
- Hoe het werd opgericht
- Operation counting
2*8386*3*1500000=75474000000=7.55e10 "It was trained on 400 to 5000 random words from the data base of around 20.000 words," "The top full line corresponds to the generalization error after 300 epochs"
Hoe het is geclassificeerd
Labels van de brondataset die worden toegepast bij het volgen van opmerkelijke modellen, en hoe zeker het is van de invoer.
- Grensmodel
- Yes
- Waarom het wordt gevolgd
- Highly cited,Historical significance
- Record vertrouwen
- Confident
Bronnen
Waar deze record vandaan kwam en wanneer deze voor het laatst is gecontroleerd.
- Referentie
- A Simple Weight Decay Can Improve Generalization
- Laatst bijgewerkt
- 28 November 2025
Wat de cijfers betekenen
Achtergrond
Weight Decay werd gepubliceerd door its authors, tijdens December 1991.
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het uitvoeren van de taak van speech synthesis.
Dit is een gesloten model: de getrainde waarden zijn bij degene gebleven die ze geproduceerd hebben, en er is geen lokale versie om te draaien.
Wat erin ging zitten om het te bouwen
Het produceren ervan vereiste een rekenkundige totaal van ongeveer 7.5 × 10¹⁰ FLOP. Die figuur meet wat het produceren van het model heeft gekost en heeft geen invloed op hoe snel het antwoord geeft.
Het is getraind op een corpus van ongeveer 25,000 tekstokens
De reden dat het überhaupt in deze catalogus verschijnt: highly cited,Historical significance.
Antwoorden
Weight Decay — veelgestelde vragen
Weight Decay— wanneer is het uitgebracht?
Het werd gepubliceerd in December 1991. De capaciteit per parameter is aanzienlijk verbeterd sinds, zodat een nieuwere model van dezelfde grootte vaak een betere benutting van dezelfde hardware is.
Weight Decay— waarvoor wordt het gebruikt?
Het werkt in het domein van Speech, en wordt geregistreerd als het afhandelen van speech synthesis. Dit zijn de gebieden waar het omheen is ontworpen; ze beschrijven intentie eerder dan een harde grens.
Weight Decay— hoeveel rekencapaciteit is gebruikt om het te trainen?
Training verbruikte ongeveer 7.5 × 10¹⁰ FLOP. Dat meet wat het kosten om het model te produceren en zegt niets over hoe snel het antwoord geeft zodra het getraind is — inferentie snelheid komt van geheugenbandbreedte, niet van het trainingsbudget.
Weight Decay— Welke GPU heb ik nodig om het te draaien?
Dit is een gesloten model — de gewichten zijn nooit gepubliceerd, dus het kan niet gedownload of uitgevoerd worden op je eigen hardware voor eender welke prijs. Het is alleen bereikbaar via de aanbieder.
Weight Decay— is het open-source?
De licenties werden nooit vastgelegd in onze brondocumenten. We beschouwen niet-verklaarde licenties als gesloten, omdat een niet-vastgelegde licentie er geen is om op te vertrouwen.
Weight Decay— hoeveel parameters heeft het?
Het heeft een parameter telling van 8.4K. 7*26*40+40+40*26+26=8386 "The network had 7 x 26 input units, 40 hidden units and 26 output units". Dat cijfer is het totaal, en het bepaalt hoeveel MEMORY het MODEL nodig heeft - ongeveer een halve gigabyte per miljard bij de compressie die de meeste mensen gebruiken.
De andere richting
Van de andere kant bekijken?
Deze pagina begint met het model. Als je al een kaart bezit en alles wilt weten wat het zal draaien, begin in plaats van de hardware.