LeNet-5
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
- AT&T
- Typ organizacji
- Industry
- Kraj
- United States of America
- Opublikowany
- 1 November 1998
- Autorzy
- Yann LeCun, Léon Bottou, Yoshua Bengio, Patrick Haffner
Co to robi
Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.
- Domena
- Vision
- Zadanie
- Character recognition (OCR)
Rozmiar
Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.
- parametry
- 60K
- Dane treningowe
- 60,000 tokens
"[LeNet5] contains 390408 connections, but only 60000 trainable free parameters because of the weight sharing"
The MNIST database contains 60,000 training images and 10,000 testing images (Wikipedia)
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
- 2.8 × 10¹² FLOP
- Jak to zostało ustalone
- Operation counting
"[LeNet5] contains 390408 connections" = multiply-adds MNIST - 60,000 data points 20 epochs 390408*60000*6*20=2.810938e+12
Jak jest klasyfikowane
Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.
- Model Frontier
- Yes
- Dlaczego to jest śledzone
- Historical significance,Highly cited
- Zapisz pewność
- Confident
- Cytaty
- 57,900
Źródła
Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.
- Referencja
- Gradient-based Learning Applied to Document Recognition
- Ostatnio zaktualizowane
- 1 January 2026
Co oznaczają liczby
O tym modelu
LeNet-5 został opublikowany przez AT&T, w kraju zapisanym jako United States of America, podczas November 1998. Organizacja publikująca jest klasyfikowana jako industry.
Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie character recognition (OCR).
Jego wagi nigdy nie zostały opublikowane, więc można go osiągnąć tylko przez jego dostawcę. Żaden procesor graficzny tego nie zmieni.
Co poszło w budowę tego
Trening zajmował około 2.8 × 10¹² FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.
Trening zużył korpus około 60,000 Tokeny tekstu.
Kryterium włączenia: historical significance,Highly cited.
Odpowiedzi
LeNet-5 — częste pytania
LeNet-5— czy jest open weight?
Licencja nigdy nie została zarejestrowana w naszych danych źródłowych. Traktujemy niewskazaną licencję jako zamkniętą, ponieważ niezarejestrowana licencja nie jest na którą można polegać.
LeNet-5— ile ma parametrów?
Ma liczbę parametrów równą 60K. "[LeNet5] contains 390408 connections, but only 60000 trainable free parameters because of the weight sharing". 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.
LeNet-5— kto to stworzył?
Zostało opublikowane przez AT&T, oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako industry.
LeNet-5— kiedy to zostało wydane?
Zostało opublikowane w November 1998. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.
LeNet-5— do czego to służy?
Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie character recognition (OCR). Model może obsługiwać kilka z każdego, więc to są obszary, dla których został zbudowany, a nie ograniczenie tego, co będzie próbował.
LeNet-5— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?
Szkolenie zajęło około 2.8 × 10¹² FLOP. 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.
LeNet-5— 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.
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.