ReLU (NORB)

Zostało opublikowane przez University of Toronto, oparty na Canada, organizacja sklasyfikowana jako academia.

Zostało opublikowane w June 2010. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie object recognition. Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.

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.

Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.

Ma liczbę parametrów równą 16.2M. "The stereo-pair images are subsampled from their original resolution of 108 × 108 × 2 to 32 × 32 × 2 to speed up experiments [...] the architecture with the best results have 4000 units in the first layer and 2000 in the second [...] there are 58,320 test cases (9,720 cases per class) " So the architecture has (32*32*2+1)x4000 + (4000+1)*2000 + (2000+1)*58,320/9,720 parameters. 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.