High Performance CNN (NORB)
Brak oszacowania
Brak wymagań sprzętowych dla tego modelu
Wagi dla tego modelu nie zostały opublikowane, więc nie można ich pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie w żadnym rozmiarze. Jest dostępny tylko za pośrednictwem swojego dostawcy, a zmiana karty graficznej tego nie zmienia..
Na nagranie
Pełna specyfikacja
Wszystko na rekord dla tego modelu. Większość z tego opisuje, jak był trenowany, a nie jak działa — użyteczny kontekst do oceny, ile pracy włożono w to, i jak wypada w porównaniu z modelami budowanymi w innym skali..
Pochodzenie
Kto zbudował ten model, gdzie i kiedy został opublikowany.
- Organizacja
- IDSIA,SUPSI
- Typ organizacji
- Academia,Academia
- Kraj
- Switzerland
- Opublikowany
- 16 July 2011
- Autorzy
- Dan C. Ciresan, Ueli Meier, Jonathan Masci, Luca M. Gambardella, Jürgen Schmidhuber
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Image classification
- Podejście
- Supervised
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 4.9M
- Dane treningowe
- 50,000 tokens
- Epoki
- 7
L1: 6*300*6*6=64800 L3: 500*600*4*4=4800000 L5: (108/4)*500=13500 Total: 64800+4800000+13500=4878300
Obliczenia treningowe
Arytmetyka wykonywana w celu wytrenowania modelu, mierzona w operacjach zmiennoprzecinkowych. Jest to miara kosztów przeprowadzenia treningu, a nie tego, jak szybko gotowy model odpowiada na twoje pytania.
- Obliczenia treningowe
- 2.6 × 10¹⁶ FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Hardware
7 epochs, 35 min per epoch 2 GTX 480 + 2 GTX 580 580 FLOP: 1580000000000 480 FLOP: 1345000000000 FLOP: 7*35*60*(2*1580000000000+2*1345000000000)*0.3=25798500000000000=2.6e16
Przebieg szkolenia
Co fizycznie było potrzebne do treningu: jakie chipy, ile, na jak długo i co to pobierało z sieci.
- Sprzęt do trenowania
- NVIDIA GeForce GTX 480,NVIDIA GeForce GTX 580
- Zastosowane chipy
- 4
- Czas rzeczywisty
- 4 hours
Dostępność
Czy możesz zdobyć model i uruchomić go na swoim sprzęcie, co decyduje o tym, czy którakolwiek z cyfr karty graficznej na tej stronie ma zastosowanie.
- Wagi
- Closed — provider access only
- Dostęp do modelu
- Unreleased
- Kod treningowy
- Unreleased
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Dlaczego to jest śledzone
- Historical significance,SOTA improvement
- Zapisz pewność
- Likely
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Flexible, High Performance Convolutional Neural Networks for Image Classification
- Ostatnio zaktualizowane
- 11 February 2026
Co oznaczają liczby
Skąd to pochodzi
High Performance CNN (NORB) został opublikowany przez IDSIA,SUPSI, w kraju zapisanym jako Switzerland, podczas July 2011. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako academia,Academia.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie image classification.
To jest model zamknięty: wytrenowane wartości pozostały u tego, kto je wyprodukował, a lokalna wersja do uruchomienia nie istnieje.
Szkolenie i pochodzenie
Trenowanie zajęło budżet obliczeniowy wynoszący około 2.6 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce GTX 480,NVIDIA GeForce GTX 580. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Zbiór treningowy trwał około 50,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: historical significance,SOTA improvement.
Odpowiedzi
High Performance CNN (NORB) — częste pytania
High Performance CNN (NORB)— Jaką GPU potrzebuję, aby ją uruchomić?
Żaden. To jest zamknięty model — jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc nie można go pobrać ani uruchomić na własnym sprzęcie za żadną cenę. Jest dostępny tylko przez jego dostawcę.
High Performance CNN (NORB)— czy jest open weight?
Nie. Jego wagi nie zostały opublikowane, więc istnieje tylko jako usługa kontrolowana przez jego właściciela.
High Performance CNN (NORB)— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 4.9M. L1: 6*300*6*6=64800 L3: 500*600*4*4=4800000 L5: (108/4)*500=13500 Total: 64800+4800000+13500=4878300. Ta liczba to całkowita, i to ona decyduje o tym, ile pamięci potrzebuje model — mniej więcej pół gigabajta na miliard przy kompresji, którą używa większość ludzi.
High Performance CNN (NORB)— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez IDSIA,SUPSI, oparty na Switzerland, organizacja sklasyfikowana jako academia,Academia.
High Performance CNN (NORB)— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w July 2011. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
High Performance CNN (NORB)— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie image classification. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
High Performance CNN (NORB)— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.6 × 10¹⁶ FLOP, na sprzęcie zarejestrowanym jako NVIDIA GeForce GTX 480,NVIDIA GeForce GTX 580. To mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie mówi nic o tym, jak szybko odpowiada po wytrenowaniu — prędkość wnioskowania pochodzi z SZEROKOŚCI PASMA, a nie z budżetu treningowego.
Druga strona
Patrząc na to z drugiej strony?
Ta strona zaczyna się od modelu. Jeśli już posiadasz kartę i chcesz wiedzieć, co wszystko będzie działać., Zacznij od sprzętu zamiast.