System 11

Zamknięte wagi Carnegie Mellon University (CMU) 6.5K parametry June 1996

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
Carnegie Mellon University (CMU)
Typ organizacji
Academia
Kraj
United States of America
Opublikowany
18 June 1996
Autorzy
HA Rowley, S Baluja, T Kanade

Co to robi

Obszary problemowe, dla których stworzono model. Model może mieć kilka z każdego.

Domena
Vision
Zadanie
Face detection

Rozmiar

Jak duży jest model i na ile danych był trenowany. Parametry to liczba, która decyduje, czy mieści się na danej karcie graficznej.

parametry
6.5K

System 11 is a combination of Network 1 and Network 2 Network 1 has 2095 connections and network 2 has 4357 connections (see table 1)

Dane treningowe
23,750 tokens

"A typical training run selects approximately 8000 non-face images from the 146,212,178 subimages that are available at all locations and scales in the training scenery images." "Nearly 1050 face examples were gathered from face databases at CMU and Harvard [...] In the training set,15 face examples are generated from each original image [...]" "Create an initial set of non-face images by generating 1000 images with random pixel intensities"

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 × 10¹⁰ FLOP

Since there is no parameter sharing, the forward compute is roughly twice that of the number of parameters. We use a 2:1 forward-backward ratio as this is a shallow network, with most connections in the first layer. Number of passes (Section 2.1): * "Nearly 1,050 face examples were gathered from face databases [...]" * "Fifteen face examples are generated for the training set from each original image" Training loop: 1. "initial set of nonface images by generating 1,000 random images" 2. Train …

Jak to zostało ustalone
Operation counting

Jak jest klasyfikowane

Etykiety, które źródłowy zbiór danych stosuje podczas śledzenia znaczących modeli oraz jak pewny jest tego wpisu.

Dlaczego to jest śledzone
Highly cited
Zapisz pewność
Confident
Cytaty
6,011

Źródła

Skąd pochodzi ten rekord i kiedy był ostatnio sprawdzany.

Referencja
Neural Network-Based Face Detection
Ostatnio zaktualizowane
28 November 2025

Co oznaczają liczby

Skąd to pochodzi

System 11 został opublikowany przez Carnegie Mellon University (CMU), w kraju zapisanym jako United States of America, podczas June 1996. Kategoria, do której należy wydawca, to academia.

Działa w dziedzinie Vision, i jest zapisany jako wykonujący zadanie face detection.

Ponieważ wagi nie są dostępne, żadne z danych dotyczących sprzętu gdzie indziej na tej stronie się do niego nie odnoszą.

Jak to zostało wytrenowane

Wytworzenie tego wymagało arytmetyki sumującej około 2.6 × 10¹⁰ FLOP. Ta liczba mierzy, ile kosztowało wyprodukowanie modelu i nie ma wpływu na to, jak szybko odpowiada.

Trening zużył korpus około 23,750 Tokeny tekstu.

Powód, dla którego w ogóle pojawia się w tym katalogu: highly cited.

Odpowiedzi

System 11 — częste pytania

01

System 11— ile ma parametrów?

Ma liczbę parametrów równą 6.5K. System 11 is a combination of Network 1 and Network 2 Network 1 has 2095 connections and network 2 has 4357 connections (see table 1). 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.

02

System 11— kto to stworzył?

Zostało opublikowane przez Carnegie Mellon University (CMU), oparty na United States of America, organizacja sklasyfikowana jako academia.

03

System 11— kiedy to zostało wydane?

Zostało opublikowane w June 1996. Możliwość na parametr znacznie się poprawiła, więc nowszy model tej samej wielkości często lepiej wykorzystuje ten sam sprzęt.

04

System 11— do czego to służy?

Działa w dziedzinie Vision, i jest zarejestrowany jako realizujący zadanie face detection. To są obszary, wokół których został zaprojektowany; opisują zamiar, a nie twardą granicę.

05

System 11— ile mocy obliczeniowej użyto do jego trenowania?

Szkolenie zajęło około 2.6 × 10¹⁰ 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.

06

System 11— 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.

07

System 11— 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.

Źródło

Oryginalna publikacja

Ostatnia aktualizacja rekordu 28 November 2025

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.